大数据人工智能之深度学习项目实战班

admin

大数据人工智能之深度学习项目实战班

22:17        21,202,765 视频课程文档（重要）.rar 22:12        23,234,411 课时100：案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.MP4 22:12        18,338,663 课时101：案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.MP4 22:12        16,243,733 课时102：案例实战对抗生成网络：构造损失函数.MP4 22:12        26,215,597 课时103：案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.MP4 22:12        16,671,955 课时104：DCGAN基本原理.MP4 22:12         8,935,471 课时105：DCGAN的网络模型架构.MP4 22:12        14,509,774 课时106：DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.MP4 22:12        27,128,871 课时107：DCGAN项目实战：配置参数.MP4 22:12        25,677,327 课时108：DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.MP4 22:12        22,994,763 课时109：DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.MP4 22:12        29,820,535 课时10：神经网络-10-最优化问题细节.MP4 22:12        23,718,455 课时110：DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.MP4 22:12        39,062,856 课时11：神经网络-11-反向传播.MP4 22:12        25,818,877 课时12：神经网络架构-1-整体架构.MP4 22:12        51,527,162 课时13：神经网络架构-2-实例演示.MP4 22:13        40,889,239 课时14：神经网络架构-3-过拟合解决方案.MP4 22:13        60,881,821 课时15：章节3： 神经网络案例实战.MP4 22:13        56,657,855 课时16：神经网络案例-分模块构造神经网络.MP4 22:13        55,715,934 课时17：神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.MP4 22:13        44,158,336 课时18：神经网络架构-4-感受神经网络的强大.MP4 22:13        52,139,971 课时19：1-卷积神经网络的应用.MP4 22:13        34,262,012 课时1：神经网络-1-深度学习概述.MP4 22:13        35,666,467 课时20：2-卷积层解释.MP4 22:13        40,852,155 课时21：3-卷积计算过程 .MP4 22:13        39,978,222 课时22：4-pading与stride.MP4 22:13        26,316,735 课时23：5-卷积参数共享.MP4 22:13        24,876,341 课时24：6-池化层原理.MP4 22:13        45,876,707 课时25：卷积池化反向传播.MP4 22:13        38,173,286 课时26：卷积网络代码1.MP4 22:14        49,520,742 课时27：卷积网络代码2.MP4 22:14        80,036,039 课时28：1-经典网络架构.MP4 22:14       244,869,876 课时29：2-分类与回归任务.MP4 22:14        26,940,390 课时2：神经网络-2-挑战与常规套路.MP4 22:14        36,943,061 课时30：三代物体检测.MP4 22:14        17,705,329 课时31：数据增强策略.MP4 22:14        96,615,454 课时32：TransferLearning.MP4 22:15       189,382,347 课时33：巧妙设计神经网络.MP4 22:14        33,309,737 课时34：1-CAFFE简介.MP4 22:15        58,271,496 课时34：2-网络配置文件-数据层.MP4 22:14        33,027,288 课时35：网络配置文件-数据层.MP4 22:14        79,203,522 课时36：-网络配置文件-计算层.MP4 22:16        67,149,423 课时37：4-超参数solver文件.MP4 22:16        66,269,743 课时38：制作LMDB数据源.MP4 22:15        43,149,988 课时39：多label问题之HDF5数据源.MP4 22:15        26,657,431 课时3：神经网络-3-用K近邻来进行分类.MP4 22:15        29,173,505 课时40：使用命令行训练网络.MP4 22:15        41,008,345 课时41：使用Python定义自己的层.MP4 22:15        22,836,013 课时42：绘制网络结构图.MP4 22:15        22,588,592 课时43：生成网络配置文件.MP4 22:15        23,765,516 课时44：对训练的网络模型绘制LOSS曲线.MP4 22:16        43,113,437 课时45：对训练结果进行分类任务.MP4 22:15         3,334,490 课时46：人脸检测项目概述.MP4 22:15        25,614,593 课时47：数据获取.MP4 22:15        24,782,612 课时48：正负样本数据裁剪.MP4 22:15        26,184,491 课时49：TXT数据制作.MP4 22:16        27,644,072 课时4：神经网络-4-超参数与交叉验证.MP4 22:16        15,282,090 课时50：LMDB脚本文件.MP4 22:16        20,521,590 课时51：制作LMDB数据源.MP4 22:16        23,088,113 课时52：网络配置文件.MP4 22:16        28,511,993 课时53：超参数和训练网络.MP4 22:16        27,687,704 课时54：检测框架.MP4 22:16        36,834,978 课时55：scale变换和预处理.MP4 22:16        30,366,409 课时56：坐标变换.MP4 22:16        19,146,625 课时57：NMS完成代码.MP4 22:16        22,273,410 课时58：测试效果及改进.MP4 22:16        24,166,290 课时59：矫正过程.MP4 22:16        23,778,901 课时5：神经网络-5-线性分类.MP4 22:16        14,470,833 课时60：如何提高精度.MP4 22:16        27,824,095 课时61：项目总结.MP4 22:16        17,235,306 课时62：脸关键点检测算法框架.MP4 22:16        51,608,009 课时63：多标签数据源制作以及标签坐标转换.MP4 22:16        22,092,916 课时64：对原始数据进行数据增强.MP4 22:16        34,805,593 课时65：完成第一阶段HDF5数据源制作.MP4 22:16        19,978,251 课时66：第一阶段网络训练.MP4 22:16        56,161,368 课时67：第二三阶段网络数据源制作.MP4 22:16        23,079,539 课时68：第二三阶段网络模型训练.MP4 22:16        25,964,666 课时69：网络模型参数初始化.MP4 22:16        24,466,428 课时6：神经网络-6-损失函数.MP4 22:16        32,486,854 课时70：完成全部测试结果.MP4 22:16        21,040,359 课时71：人脸关键点检测效果.MP4 22:16        25,878,953 课时72：项目总结分析.MP4 22:16        30,840,009 课时73：算法框架分析.MP4 22:16           922,906 课时74：Tensorflow简介.MP4 22:16        15,423,930 课时75：Tensorflow安装.MP4 22:17        15,465,405 课时76：基本计算单元-变量.MP4 22:17        28,300,530 课时77：常用基本操作.MP4 22:17        28,758,140 课时78：构造线性回归模型.MP4 22:17        17,945,297 课时79：Mnist数据集简介.MP4 22:17        18,486,010 课时7：神经网络-7-正则化惩罚项.MP4 22:17        23,535,229 课时80：逻辑回归框架.MP4 22:17        34,965,858 课时81：迭代完成逻辑回归模型.MP4 22:17        14,216,834 课时82：神经网络模型架构.MP4 22:17        28,258,646 课时83：训练神经网络.MP4 22:17        20,559,113 课时84：卷积神经网络模型架构.MP4 22:17        45,964,969 课时85：卷积神经网络模型参数.MP4 22:17        45,400,817 课时86：模型的保存和读取.MP4 22:17        22,363,330 课时87：加载训练好的VGG网络模型.MP4 22:17        29,765,258 课时88：使用VGG模型进行测试.MP4 22:17        18,079,853 课时89：使用RNN处理Mnist数据集.MP4 22:17        34,425,740 课时8：神经网络-8-softmax分类器.MP4 22:17        25,009,791 课时90：RNN网络模型.MP4 22:17        38,021,130 课时91：训练RNN网络.MP4 22:17        23,369,839 课时92：验证码数据生成.MP4 22:17        24,807,572 课时93：构造网络的输入数据和标签.MP4 22:17        34,461,349 课时94：卷积网络模型定义.MP4 22:17        28,426,905 课时95：迭代及测试网络效果.MP4 22:17        13,017,384 课时96：对抗生成网络简介.MP4 22:17        10,755,930 课时97：对抗生成网络形象解释.MP4 22:17        13,924,493 课时98：对抗生成网络工作原理.MP4 22:17        19,988,191 课时99：案例实战对抗生成网络：环境配置.MP4 22:17        18,134,214 课时9：神经网络-9-最优化形象解读.MP4 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复