深度学习框架Tensorflow实战教程(11.50G)

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    深度学习框架Tensorflow实战教程(11.50G)


    〖课程介绍〗:


    深度学习框架Tensorflow实战教程(11.50G)

    〖课程目录〗:
       01.tensorflow环境安装  
    ├──1-1 课程简介.mp4  3.84M
    ├──1-2 Tensorflow2版本简介与心得.mp4  32.74M
    ├──1-3 Tensorflow2版本安装方法.mp4  34.47M
    └──1-4 tf基础操作.mp4  20.11M
    02.神经网络  
    ├──2-1 深度学习要解决的问题.mp4  20.99M
    ├──2-10 神经网络架构细节.mp4  43.70M
    ├──2-11 神经元个数对结果的影响.mp4  41.92M
    ├──2-12 正则化与激活函数.mp4  26.73M
    ├──2-13 神经网络过拟合解决方法.mp4  36.73M
    ├──2-2 深度学习应用领域.mp4  59.04M
    ├──2-3 计算机视觉任务.mp4  19.50M
    ├──2-4 视觉任务中遇到的问题.mp4  37.09M
    ├──2-5 得分函数.mp4  19.12M
    ├──2-6 损失函数的作用.mp4  32.62M
    ├──2-7 前向传播整体流程.mp4  38.49M
    ├──2-8 返向传播计算方法.mp4  24.87M
    └──2-9 神经网络整体架构.mp4  31.47M
    03.回归任务  
    ├──3-1 任务目标与数据集简介.mp4  25.97M
    ├──3-2 建模流程与API文档.mp4  25.28M
    ├──3-3 网络模型训练.mp4  29.95M
    ├──3-4 模型超参数调节与预测结果展示.mp4  42.57M
    ├──3-5 分类模型构建.mp4  40.33M
    ├──3-6 tf.data模块解读.mp4  29.19M
    └──3-7 模型保存与读取实例.mp4  47.86M
    04.卷积神经  
    ├──4-1 卷积网络应用领域.mp4  26.64M
    ├──4-10 VGG网络架构.mp4  20.55M
    ├──4-11 残差网络Resnet.mp4  18.38M
    ├──4-12 感受野的作用.mp4  16.77M
    ├──4-2 卷积的作用.mp4  23.60M
    ├──4-3 卷积特征值计算方法.mp4  22.68M
    ├──4-4 得到特征图表示.mp4  18.47M
    ├──4-5 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4  20.39M
    ├──4-6 边缘填充方法.mp4  17.93M
    ├──4-7 特征图尺寸计算与参数共享.mp4  22.04M
    ├──4-8 池化层的作用.mp4  11.33M
    └──4-9 整体网络架构.mp4  17.99M
    05.识别实战  
    ├──5-1 猫狗识别任务与数据简介.mp4  18.22M
    ├──5-2 卷积网络涉及参数解读.mp4  25.91M
    ├──5-3 网络架构配置.mp4  28.13M
    └──5-4 卷积模型训练与识别效果展示.mp4  42.36M
    06.图像数据增强  
    ├──6-1 数据增强概述.mp4  39.30M
    ├──6-2 图像数据变换.mp4  66.27M
    └──6-3 猫狗识别任务数据增强实例.mp4  20.99M
    07.迁移学习实战  
    ├──7-1 迁移学习的目标.mp4  13.29M
    ├──7-2 迁移学习策略.mp4  16.08M
    ├──7-3 Resnet原理.mp4  60.19M
    ├──7-4 加载训练好的经典网络模型.mp4  34.20M
    ├──7-5 Callback模块与迁移学习实例.mp4  39.86M
    ├──7-6 tfrecords数据源制作方法.mp4  34.13M
    └──7-7 图像数据处理实例.mp4  35.44M
    08.递归神经网络与词向量  
    ├──8-1 RNN网络架构解读.mp4  22.98M
    ├──8-2 词向量模型通俗解释.mp4  21.22M
    ├──8-3 模型整体框架.mp4  27.36M
    ├──8-4 训练数据构建.mp4  15.78M
    ├──8-5 CBOW与Skip-gram模型.mp4  22.57M
    └──8-6 负采样方案.mp4  23.13M
    09.词向量模型  
    ├──9-1 任务流程解读.mp4  17.70M
    ├──9-2 模型定义参数设置.mp4  16.81M
    ├──9-3 文本词预处理操作.mp4  16.19M
    ├──9-4 训练batch数据制作.mp4  43.05M
    └──9-5 损失函数定义与训练结果展示.mp4  29.75M
    10.LSTM文本分类任务实战  
    ├──10-1 任务目标与数据介绍.mp4  21.49M
    ├──10-2 RNN模型输入数据维度解读.mp4  18.60M
    ├──10-3 数据映射表制作.mp4  34.69M
    ├──10-4 embedding层向量制作.mp4  38.82M
    ├──10-5 数据生成器构造.mp4  35.14M
    ├──10-6 双向RNN模型定义.mp4  19.69M
    ├──10-7 自定义网络模型架构.mp4  41.49M
    ├──10-8 训练策略指定.mp4  22.92M
    └──10-9 训练文本分类模型.mp4  30.81M
    11.CNN网络实战  
    ├──11-1 CNN应用于文本任务原理解析.mp4  23.38M
    ├──11-2 整体流程解读.mp4  20.59M
    └──11-3 网络架构设计与训练.mp4  40.89M
    12.时间序列预测  
    ├──12-1 任务目标与数据源.mp4  18.44M
    ├──12-2 构建时间序列数据.mp4  26.15M
    ├──12-3 训练时间序列数据预测结果.mp4  29.79M
    ├──12-4 多特征预测结果.mp4  24.32M
    └──12-5 序列结果预测.mp4  15.19M
    13.框架BERT  
    ├──13-1 BERT任务目标概述.mp4  11.28M
    ├──13-10 训练实例.mp4  23.51M
    ├──13-2 传统解决方案遇到的问题.mp4  23.32M
    ├──13-3 注意力机制的作用.mp4  15.95M
    ├──13-4 self-attention计算方法.mp4  23.89M
    ├──13-5 特征分配与softmax机制.mp4  21.35M
    ├──13-6 Multi-head的作用.mp4  20.10M
    ├──13-7 位置编码与多层堆叠.mp4  17.16M
    ├──13-8 transformer整体架构梳理.mp4  22.55M
    └──13-9 BERT模型训练方法.mp4  20.74M
    14.BERT实战  
    ├──14-1 BERT开源项目简介.mp4  30.48M
    ├──14-10 构建QKV矩阵.mp4  55.59M
    ├──14-11 完成Transformer模块构建.mp4  45.84M
    ├──14-12 训练BERT模型.mp4  45.87M
    ├──14-2 项目参数配置.mp4  53.10M
    ├──14-3 数据读取模块.mp4  40.40M
    ├──14-4 数据预处理模块.mp4  43.13M
    ├──14-5 tfrecord制作.mp4  53.83M
    ├──14-6 Embedding层的作用.mp4  33.81M
    ├──14-7 加入额外编码特征.mp4  44.61M
    ├──14-8 加入位置编码特征.mp4  24.95M
    └──14-9 mask机制.mp4  43.04M
    15.对抗生成网络实战  
    ├──15-1 对抗生成网络通俗解释.mp4  21.20M
    ├──15-2 GAN网络组成.mp4  11.31M
    ├──15-3 DCGAN网络架构与流程解读.mp4  16.84M
    ├──15-4 网络架构设计.mp4  29.14M
    └──15-5 损失函数定义与训练.mp4  39.30M
    16.CycleGan实战  
    ├──16-1 CycleGan网络所需数据.mp4  29.60M
    ├──16-10 判别网络模块构造.mp4  20.60M
    ├──16-11 损失函数:identity loss计算方法.mp4  39.50M
    ├──16-12 生成与判别损失函数指定.mp4  53.89M
    ├──16-13 额外补充:VISDOM可视化配置.mp4  25.88M
    ├──16-2 CycleGan整体网络架构.mp4  21.20M
    ├──16-3 PatchGan判别网络原理.mp4  10.98M
    ├──16-4 数据与环境配置.mp4  25.73M
    ├──16-5 生成与判别器损失函数定义.mp4  40.56M
    ├──16-6 整体损失模块解读.mp4  66.63M
    ├──16-7 Cycle开源项目简介.mp4  30.04M
    ├──16-8 数据读取与预处理操作.mp4  47.99M
    └──16-9 生成网络模块构造.mp4  50.15M
    17.Resnet实战  
    ├──17-1 额外补充-Resnet论文解读.mp4  54.32M
    ├──17-2 额外补充-Resnet网络架构解读.mp4  18.56M
    ├──17-3 项目结构概述.mp4  16.47M
    ├──17-4 数据集处理方法.mp4  25.02M
    ├──17-5 训练数据构建.mp4  28.75M
    ├──17-6 网络架构层次解读.mp4  32.16M
    ├──17-7 前向传播配置.mp4  32.33M
    └──17-8 训练resnet模型.mp4  31.20M
    18.Tensorflow初识  
    ├──18-1 Tensorflow简介与安装.mp4  72.63M
    ├──18-2 Tensorflow中的变量.mp4  29.99M
    ├──18-3 变量常用操作.mp4  58.10M
    ├──18-4 实现线性回归算法.mp4  63.34M
    ├──18-5 Mnist数据集简介.mp4  56.89M
    └──18-6 逻辑回归算法.mp4  62.86M
    19.Tensorflow神经网络  
    ├──19-1 神经网络结构.mp4  68.83M
    ├──19-2 卷积网络结构基本定义.mp4  43.47M
    ├──19-3 卷积神经网络迭代.mp4  46.76M
    └──19-4 Cifar-10图像分类任务.mp4  52.87M
    20.卷积神经网络实战  
    ├──20-1 卷积神经网络实战:猫狗识别.mp4  62.81M
    ├──20-2 数据读取.mp4  56.97M
    ├──20-3 网络架构.mp4  88.35M
    ├──20-4 网络迭代训练.mp4  77.49M
    └──20-5 测试效果.mp4  38.41M
    21.递归神经网络模型  
    ├──21-1 RNN网络基本架构.mp4  30.61M
    ├──21-2 实现RNN网络架构.mp4  43.52M
    ├──21-3 RNN实现自己的小demo.mp4  66.00M
    └──21-4 RNN预测时间序列.mp4  88.26M
    22.Alexnet网络  
    ├──22-1 环境配置.mp4  51.60M
    ├──22-2 数据读取.mp4  55.15M
    ├──22-3 网络结构定义.mp4  49.91M
    └──22-4 加载训练好参数.mp4  54.39M
    23.Tensorboard可视化模块  
    ├──23-1 Tensorboard可视化展示.mp4  55.22M
    ├──23-2 展示效果.mp4  68.59M
    ├──23-3 统计可视化展示.mp4  49.50M
    └──23-4 参数对结果的影响.mp4  79.50M
    24.tfrecord数据源制作  
    ├──24-1 生成自己的数据集.mp4  56.80M
    ├──24-2 读取数据.mp4  57.80M
    ├──24-3 生成数据源.mp4  82.12M
    └──24-4 加载tfrecord进行分类任务.mp4  114.72M
    25. CNN文本分类  
    ├──25-1 CNN文本分类任务概述.mp4  50.32M
    ├──25-2 文本分类任务特征定义.mp4  69.12M
    ├──25-3 卷积网络定义.mp4  24.54M
    └──25-4 完成预测分类任务.mp4  70.52M
    26.Resnet残差网络  
    ├──26-1 Resnet网络原理.mp4  58.30M
    ├──26-2 网络流程设计.mp4  51.54M
    └──26-3 残差网络细节.mp4  77.40M
    27.Tensorflow项目实战  
    ├──27-1 Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4  49.22M
    ├──27-2 Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4  50.64M
    ├──27-3 Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4  54.25M
    └──27-4 Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4  50.21M
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