人工智能 keras项目实战2018年12月,IT资源网
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├─视频
│ 1 Keras项目实战课程概述.mp4
│ 2 简介与安装.mp4
│ 3 训练自己的数据集整.mp4
│ 4 数据加载与预处理.mp4
│ 5 搭建网络模型.mp4
│ 6 学习率对结果的影响.ts
│ 7 Drop-out操作.ts
│ 8 权重初始化方法对比.ts
│ 9 初始化标准差对结果的影响.ts
│ 10 正则化对结果的影响.ts
│ 11 加载模型进行测试.ts
│ 12 卷积层构造.ts
│ 13 整体流程.ts
│ 14 BatchNormalization效果.ts
│ 15 参数对比.ts
│ 16 网络测试效果.mp4
│ 17 时间序列模型.ts
│ 18 网络结构与参数定义.ts
│ 19 构建LSTM模型.ts
│ 20 训练模型与效果展示.ts
│ 21 多序列预测结果.ts
│ 22 股票数据预测.ts
│ 23 数据预处理.ts
│ 24 预测结果展示.ts
│ 25 文本数据读取预处理.ts
│ 26 基本模型.ts
│ 27 Embeeding-layer效果.ts
│ 28 准备词向量数据.ts
│ 29 词嵌入训练结果.ts
│ 30 加入LSTM层效果.ts
│ 31 加入卷积层效果.ts
│ 32 参数调优.ts
│ 33 多标签解决方案.ts
│ 34 多标签网络训练与测试.ts
│ 35 多输出网络解决方案.ts
│ 36 多输出网络训练与测试.ts
│ 37 DIY你的数据集.ts
│ 38 数据增强概述.ts
│ 39 图像数据变换.ts
│ 40 数据增强效果.ts
│ 41 对抗生成网络通俗解释.mp4
│ 42 GAN网络组成.ts
│ 43 判别网络设计.ts
│ 44 生成网络定义.ts
│ 45 标签制作.ts
│ 46 训练与测试网络模型.ts
│ 47 DCGAN网络.ts
│ 48 迁移学习的目标.mp4
│ 49 迁移学习策略.ts
│ 50 Resnet原理.ts
│ 51 Resnet网络细节.ts
│ 52 Resnet基本处理操作.ts
│ 53 shortcut模块.ts
│ 54 加载训练好的权重.ts
│ 55 迁移学习效果对比.ts
│ 56 数据与目标.ts
│ 57 字符表制作.ts
│ 58 数据读取.ts
│ 59 数据增强.ts
│ 60 网络模型.ts
│ 61 测试效果.ts
│ 62 网络模型解读.ts
│ 63 数据介绍与读取.ts
│ 64 配置文件制作.ts
│ 65 编码器模型.ts
│ 66 解码器模型.ts
│ 67 制作训练batch数据.ts
│ 68 测试数据准备.ts
│ 69 完成测试模块.ts
│ 70 模板目录结构.mp4
│ 71 模型与训练结构.ts
│ 72 评论数据集与任务目标.ts
│ 73 数据准备.ts
│ 74 模型整体架构.ts
│ 75 准备模型.ts
│ 76 训练网络.ts
│ 77 多标签训练.ts
│
└─keras代码课件
keras.pptx
第二,三章：搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
第四章：LSTM时间序列预测任务.zip
第五章：文本分类实战.zip
第六章：多标签与多输出.zip
第七章：数据增强.zip
第八章：对抗生成网络.zip
第九章：迁移学习.zip
第十章：地址邮编多序列预测.zip
第十一章：seq2seq网络实战.zip
第十二章：实战模板总结.zip
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