深度学习框架Tensorflow实战-含神经网络、识别实战、递归神经网络等_11.49GB

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文件名称：	深度学习框架Tensorflow实战-含神经网络、识别实战、递归神经网络等827_共：11.49GB
文件总数量：	169条
压缩文件数量：	1条
压缩文件比：	0.59%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2023-05-29 13:46:57

目录：【07.迁移学习实战】
    7-3Resnet原理.mp4　[60.18MB]
    7-2迁移学习策略.mp4　[16.07MB]
    7-6tfrecords数据源制作方法.mp4　[34.13MB]
    7-1迁移学习的目标.mp4　[13.29MB]
    7-5Callback模块与迁移学习实例.mp4　[39.85MB]
    7-4加载训练好的经典网络模型.mp4　[34.20MB]
    7-7图像数据处理实例.mp4　[35.43MB]

目录：【网络】
    22-3网络结构定义.mp4　[49.90MB]
    22-2数据读取.mp4　[55.15MB]
    22-1环境配置.mp4　[51.59MB]
    22-4加载训练好参数.mp4　[54.38MB]

目录：【网络实战】
    11-1CNN应用于文本任务原理解析.mp4　[23.38MB]
    11-2整体流程解读.mp4　[20.59MB]
    11-3网络架构设计与训练.mp4　[40.88MB]

目录：【02.神经网络】
    2-1深度学习要解决的问题.mp4　[20.99MB]
    2-8返向传播计算方法.mp4　[24.87MB]
    2-9神经网络整体架构.mp4　[31.46MB]
    2-6损失函数的作用.mp4　[32.61MB]
    2-10神经网络架构细节.mp4　[43.70MB]
    2-4视觉任务中遇到的问题.mp4　[37.09MB]
    2-11神经元个数对结果的影响.mp4　[41.92MB]
    2-13神经网络过拟合解决方法.mp4　[36.73MB]
    2-12正则化与激活函数.mp4　[26.73MB]
    2-2深度学习应用领域.mp4　[59.03MB]
    2-5得分函数.mp4　[19.12MB]
    2-7前向传播整体流程.mp4　[38.49MB]
    2-3计算机视觉任务.mp4　[19.49MB]

目录：【08.递归神经网络与词向量】
    8-5CBOW与Skip-gram模型.mp4　[22.56MB]
    8-2词向量模型通俗解释.mp4　[21.22MB]
    8-1RNN网络架构解读.mp4　[22.97MB]
    8-3模型整体框架.mp4　[27.35MB]
    8-4训练数据构建.mp4　[15.77MB]
    8-6负采样方案.mp4　[23.13MB]

目录：【16.CycleGan实战】
    16-11损失函数：identityloss计算方法.mp4　[39.49MB]
    16-12生成与判别损失函数指定.mp4　[53.89MB]
    16-9生成网络模块构造.mp4　[50.15MB]
    16-2CycleGan整体网络架构.mp4　[21.19MB]
    16-1CycleGan网络所需数据.mp4　[29.60MB]
    16-8数据读取与预处理操作.mp4　[47.98MB]
    16-10判别网络模块构造.mp4　[20.59MB]
    16-6整体损失模块解读.mp4　[66.63MB]
    16-7Cycle开源项目简介.mp4　[30.04MB]
    16-3PatchGan判别网络原理.mp4　[10.97MB]
    16-13额外补充：VISDOM可视化配置.mp4　[25.87MB]
    16-4数据与环境配置.mp4　[25.73MB]
    16-5生成与判别器损失函数定义.mp4　[40.55MB]

目录：【24.tfrecord数据源制作】
    24-3生成数据源.mp4　[82.11MB]
    24-4加载tfrecord进行分类任务.mp4　[114.71MB]
    24-1生成自己的数据集.mp4　[56.80MB]
    24-2读取数据.mp4　[57.80MB]

目录：【10.LSTM文本分类任务实战】
    10-3数据映射表制作.mp4　[34.69MB]
    10-4embedding层向量制作.mp4　[38.82MB]
    10-5数据生成器构造.mp4　[35.13MB]
    10-6双向RNN模型定义.mp4　[19.69MB]
    10-7自定义网络模型架构.mp4　[41.48MB]
    10-8训练策略指定.mp4　[22.91MB]
    10-9训练文本分类模型.mp4　[30.81MB]
    10-2RNN模型输入数据维度解读.mp4　[18.59MB]
    10-1任务目标与数据介绍.mp4　[21.49MB]

目录：【19.Tensorflow神经网络】
    19-3卷积神经网络迭代.mp4　[46.76MB]
    19-2卷积网络结构基本定义.mp4　[43.47MB]
    19-1神经网络结构.mp4　[68.82MB]
    19-4Cifar-10图像分类任务.mp4　[52.87MB]

目录：【06.图像数据增强】
    6-1数据增强概述.mp4　[39.29MB]
    6-2图像数据变换.mp4　[66.27MB]
    6-3猫狗识别任务数据增强实例.mp4　[20.98MB]

目录：【09.词向量模型】
    9-1任务流程解读.mp4　[17.70MB]
    9-4训练batch数据制作.mp4　[43.05MB]
    9-3文本词预处理操作.mp4　[16.19MB]
    9-5损失函数定义与训练结果展示.mp4　[29.75MB]
    9-2模型定义参数设置.mp4　[16.81MB]

目录：【04.卷积神经】
    4-12感受野的作用.mp4　[16.76MB]
    4-9整体网络架构.mp4　[17.99MB]
    4-10VGG网络架构.mp4　[20.54MB]
    4-1卷积网络应用领域.mp4　[26.63MB]
    4-5步长与卷积核大小对结果的影响.mp4　[20.39MB]
    4-4得到特征图表示.mp4　[18.46MB]
    4-7特征图尺寸计算与参数共享.mp4　[22.03MB]
    4-11残差网络Resnet.mp4　[18.37MB]
    4-2卷积的作用.mp4　[23.60MB]
    4-3卷积特征值计算方法.mp4　[22.67MB]
    4-6边缘填充方法.mp4　[17.92MB]
    4-8池化层的作用.mp4　[11.33MB]

目录：【深度学习框架Tensorflow实战-含神经网络、识别实战、递归神经网络等】
    资料+代码.7z　[5.42GB]

目录：【20.卷积神经网络实战】
    20-1卷积神经网络实战：猫狗识别.mp4　[62.80MB]
    20-5测试效果.mp4　[38.40MB]
    20-3网络架构.mp4　[88.34MB]
    20-2数据读取.mp4　[56.96MB]
    20-4网络迭代训练.mp4　[77.48MB]

目录：【18.Tensorflow初识】
    18-5Mnist数据集简介.mp4　[56.88MB]
    18-1Tensorflow简介与安装.mp4　[72.63MB]
    18-6逻辑回归算法.mp4　[62.85MB]
    18-2Tensorflow中的变量.mp4　[29.98MB]
    18-3变量常用操作.mp4　[58.09MB]
    18-4实现线X回归算法.mp4　[63.34MB]

目录：【26.Resnet残差网络】
    26-2网络流程设计.mp4　[51.53MB]
    26-3残差网络细节.mp4　[77.40MB]
    26-1Resnet网络原理.mp4　[58.29MB]

目录：【15.对抗生成网络实战】
    15-4网络架构设计.mp4　[29.14MB]
    15-5损失函数定义与训练.mp4　[39.29MB]