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深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0视频
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文件名称:
深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0视频法_共:9.42GB
文件总数量:
183条
压缩文件数量:
0条
压缩文件比:
0%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间:
2021-11-19 13:03:34
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0】
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{9}自定义训练综合实例与图片增强】
[9.9]猫狗数据实例图片增强.mp4[23.75MB]
[9.8]模型的训练与优化_.mp4[35.98MB]
[9.7]在自定义训练中添加验证数据.mp4[32.78MB]
[9.6]使用kaggle训练模型.mp4[41.30MB]
[9.5]猫狗数据实例定义单批次训练函数.mp4[31.47MB]
[9.4]猫狗数据实例损失函数与优化器.mp4[28.46MB]
[9.3]猫狗数据实例创建模型.mp4[34.33MB]
[9.2]猫狗数据实例创建dataset_.mp4[29.70MB]
[9.1]猫狗数据实例数据读取.mp4[38.56MB]
[9.10]模型的进一步优化与VGG网络.mp4[33.32MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{8}Tensorboard可视化】
[8.4]自定义训练中的tensorboard可视化.mp4[71.91MB]
[8.3]自定义变量的tensorboard可视化.mp4[31.11MB]
[8.2]Tensorboard启动和界面含义介绍.mp4[28.42MB]
[8.1]利用回调函数使用Tensorboard.mp4[26.38MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{7}Eager模式与自定义训练】
[7.9]汇总计算应用实例(一).mp4[22.65MB]
[7.8]汇总计算模块.mp4[66.05MB]
[7.7]Tensorflow自定义训练(四)_.mp4[34.88MB]
[7.6]Tensorflow自定义训练(三).mp4[29.89MB]
[7.5]Tensorflow自定义训练(二).mp4[23.76MB]
[7.4]自动微分与自定义训练(一).mp4[30.12MB]
[7.3]变量与自动微分运算.mp4[22.54MB]
[7.2]Eager模式代码演示与张量.mp4[22.93MB]
[7.1]Eager模式简介_.mp4[16.29MB]
[7.10]汇总计算应用实例(二).mp4[21.32MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{6}tf.keras高阶API实例】
[6.5]tf.keras图像识别猫狗数据集实例(二).mp4[24.65MB]
[6.4]tf.keras图像识别猫狗数据集实例(一).mp4[32.44MB]
[6.3]tf.keras训练过程可视化及解决过拟合问题.mp4[46.89MB]
[6.2]tf.keras序列问题电影评论数据分类(二).mp4[29.86MB]
[6.1]tf.keras序列问题电影评论数据分类(一)_.mp4[68.43MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{5}卫星图像识别tf.data、卷积综合实例】
[5.7]批标准化的使用.mp4[25.81MB]
[5.6]批标准化.mp4[17.10MB]
[5.5]卫星图像识别卷积综合实例分类模型训练_.mp4[18.33MB]
[5.4]卫星图像识别卷积综合实例tf.data构建图片输入管道.mp4[59.92MB]
[5.3]卫星图像识别卷积综合实例:tf.data构造输入.mp4[52.24MB]
[5.2]卫星图像识别卷积综合实例:读取和解码图片.mp4[27.79MB]
[5.1]卫星图像识别卷积综合实例:图片数据读取.mp4[30.93MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{4}计算机视觉卷积神经网络】
[4.6]卷积神经网络的优化.mp4[21.89MB]
[4.5]搭建卷积神经网络_.mp4[39.62MB]
[4.4]卷积神经网络识别Fashionmnist数据集.mp4[26.53MB]
[4.3]卷积神经网络整体架构.mp4[13.09MB]
[4.2]认识卷积神经网络卷积层和池化层.mp4[35.58MB]
[4.1]认识卷积神经网络(一).mp4[26.11MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{3}tf.data输入模块】
[3.4]tf.data输入实例(二).mp4[29.17MB]
[3.3]tf.data输入实例(一).mp4[22.02MB]
[3.2]tf.data模块用法示例.mp4[23.02MB]
[3.1]tf.data模块简介.mp4[42.30MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{32}附:安aconda与Jputernotebook安装使用技巧】
[32.5]Jupyternotebook技巧(二).mp4[90.20MB]
[32.4]Jupyternotebook使用技巧(一).mp4[51.62MB]
[32.3]Notebook页面介绍.mp4[65.83MB]
[32.2]conda的使用.mp4[41.32MB]
[32.1]安aconda的安装_.mp4[74.74MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{31}练习作业搜狗实验室搜狐新闻数据分类】
[31.1]练习作业搜狗实验室搜狐新闻中文数据分类_.mp4[106.81MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{30}RNN循环神经网络】
[30.4]美国航空公司Twitter评论数据集RNN实现.mp4[163.95MB]
[30.3]美国航空公司Twitter评论数据集数据预处理.mp4[75.37MB]
[30.2]RNN识别Mnist手写数字数据集_.mp4[159.94MB]
[30.1]RNN循环神经网络简介.mp4[44.52MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{2}深度学习基础和tf.keras】
[2.9]softmax多分类代码实现fashionmnist数据分类实.mp4[45.65MB]
[2.8]softmax多分类(一).mp4[18.52MB]
[2.7]逻辑回归实现_.mp4[24.51MB]
[2.6]逻辑回归与交叉熵.mp4[10.80MB]
[2.5]多层感知器(神经网络)的代码实现.mp4[59.69MB]
[2.4]多层感知器(神经网络)与激活函数.mp4[15.29MB]
[2.3]梯度下降算法.mp4[20.19MB]
[2.2]tf.keras实现线X回归_.mp4[25.75MB]
[2.1]机器学习原理线X回归.mp4[52.05MB]
[2.15]tf.keras函数式API.mp4[28.58MB]
[2.14]Dropout与过拟合抑制.mp4[20.50MB]
[2.13]Dropout抑制过拟合与网络参数选择总原则.mp4[49.49MB]
[2.12]网络优化与超参数选择_.mp4[18.49MB]
[2.11]优化函数、学习速率、反向传播算法.mp4[41.10MB]
[2.10]独热编码与交叉熵损失函数.mp4[25.71MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{29}Tensorflow高级API——模块】
[29.2]模块常用方法(二).mp4[18.36MB]
[29.1]模块常用方法(一).mp4[60.65MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{28}新读取机制:tf.data模块】
[28.4]Feedableiterator使用实例(二).mp4[55.14MB]
[28.3]Feedableiterator使用实例(一).mp4[28.88MB]
[28.2]使用tf.data读取猫狗数据集(二).mp4[88.89MB]
[28.1]使用tf.data读取猫狗数据集(一)_.mp4[32.84MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{27}CNN卷积神经网络高级应用】
[27.6]批标准化简介与应用_.mp4[141.82MB]
[27.5]Cifar10数据集的CNN实现.mp4[201.78MB]
[27.4]过拟合与正则化以及数据增强处理.mp4[123.86MB]
[27.3]CNN保存检查点_.mp4[152.78MB]
[27.2]猫和狗数据集的CNN网络实现.mp4[193.88MB]
[27.1]Tensorflow读取机制与猫和狗识别数据集.mp4[167.29MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{26}CNN卷积神经网络】
[26.3]卷积神经网络识别Mnist手写数字数据集.mp4[121.70MB]
[26.2]Mnist手写数字数据集softmax识别.mp4[92.77MB]
[26.1]CNN卷积神经网络介绍_.mp4[117.03MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{25}多分类问题I日S数据集】
[25.1]多分类问题I日S数据集.mp4[183.43MB]
目录:【深度学习入门到放弃r月光华tensorflow2.0/{23}机器学习基础线X回归模型】
[23.1]机器学习基础线X回归模型_.mp4[139.82MB]
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