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人工智能 keras项目实战

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├──视频  
|   ├──1 Keras项目实战课程概述.ev4  3.17M
|   ├──10 初始化标准差对结果的影响.ts  7.75M
|   ├──11 正则化对结果的影响.ts  100.40M
|   ├──12 加载模型进行测试.ts  22.21M
|   ├──14 卷积层构造.ts  41.96M
|   ├──15 整体流程.ts  20.56M
|   ├──16 BatchNormalization效果.ts  23.61M
|   ├──17 参数对比.ts  74.45M
|   ├──18 网络测试效果.ts  8.51M
|   ├──19 时间序列模型.ts  22.35M
|   ├──2 简介与安装.ev4  11.86M
|   ├──20 网络结构与参数定义.ts  13.66M
|   ├──21 构建LSTM模型.ts  13.33M
|   ├──22 训练模型与效果展示.ts  37.42M
|   ├──23 多序列预测结果.ts  22.57M
|   ├──24 股票数据预测.ts  25.62M
|   ├──25 数据预处理.ts  15.50M
|   ├──26 预测结果展示.ts  23.44M
|   ├──28 文本数据读取预处理.ts  30.94M
|   ├──29 基本模型.ts  30.87M
|   ├──30 Embeeding-layer效果.ts  19.17M
|   ├──31 准备词向量数据.ts  15.50M
|   ├──32 词嵌入训练结果.ts  14.30M
|   ├──33 加入LSTM层效果.ts  18.50M
|   ├──34 加入卷积层效果.ts  6.50M
|   ├──35参数调优.ts  22.59M
|   ├──37 多标签解决方案.ts  22.85M
|   ├──38 多标签网络训练与测试.ts  27.94M
|   ├──39 多输出网络解决方案.ts  21.39M
|   ├──4 训练自己的数据集整.ev4  18.76M
|   ├──40 多输出网络训练与测试.ts  30.14M
|   ├──42 DIY你的数据集.ts  34.80M
|   ├──43 数据增强概述.ts  53.30M
|   ├──44 图像数据变换.ts  37.92M
|   ├──45 数据增强效果.ts  40.90M
|   ├──47 对抗生成网络通俗解释.ev4  16.02M
|   ├──48 GAN网络组成.ts  7.80M
|   ├──49 判别网络设计.ts  63.89M
|   ├──5 数据加载与预处理.ts  18.02M
|   ├──50 生成网络定义.ts  30.98M
|   ├──51 标签制作.ts  21.24M
|   ├──52 训练与测试网络模型.ts  22.46M
|   ├──53 DCGAN网络.ts  28.79M
|   ├──55 迁移学习的目标.ev4  7.04M
|   ├──56 迁移学习策略.ts  14.08M
|   ├──57 Resnet原理.ts  111.86M
|   ├──58 Resnet网络细节.ts  35.51M
|   ├──59 Resnet基本处理操作.ts  12.77M
|   ├──6 搭建网络模型.ts  49.14M
|   ├──60 shortcut模块.ts  36.84M
|   ├──61 加载训练好的权重.ts  14.77M
|   ├──62 迁移学习效果对比.ts  19.51M
|   ├──64 数据与目标.ts  11.42M
|   ├──65 字符表制作.ts  23.85M
|   ├──66 数据读取.ts  10.16M
|   ├──67 数据增强.ts  37.87M
|   ├──68 网络模型.ts  21.18M
|   ├──7 学习率对结果的影响.ts  51.19M
|   ├──70 测试效果.ts  37.72M
|   ├──71 网络模型解读.ts  16.27M
|   ├──72 数据介绍与读取.ts  15.30M
|   ├──73 配置文件制作.ts  11.51M
|   ├──74 编码器模型.ts  12.55M
|   ├──75 解码器模型.ts  8.37M
|   ├──76 制作训练batch数据.ts  55.58M
|   ├──77 测试数据准备.ts  33.24M
|   ├──79 完成测试模块.ts  27.17M
|   ├──8 Drop-out操作.ts  17.71M
|   ├──80 模板目录结构.ts  9.73M
|   ├──81 模型与训练结构.ts  12.28M
|   ├──82 评论数据集与任务目标.ts  6.94M
|   ├──83 数据准备.ts  19.72M
|   ├──84 模型整体架构.ts  14.90M
|   ├──85 准备模型.ts  21.81M
|   ├──87 训练网络.ts  10.25M
|   ├──88 多标签训练.ts  22.84M
|   └──9 权重初始化方法对比.ts  21.80M
├──keras代码课件  
|   ├──keras.pptx  3.47M
|   ├──第八章:对抗生成网络.zip  7.60M
|   ├──第二,三章:搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip  233.59M
|   ├──第九章:迁移学习.zip  91.92M
|   ├──第六章:多标签与多输出.zip  1.08G
|   ├──第七章:数据增强.zip  14.11M
|   ├──第十二章:实战模板总结.zip  437.04M
|   ├──第十一章:seq2seq网络实战.zip  52.13M
|   ├──第十章:地址邮编多序列预测.zip  6.98M
|   ├──第四章:LSTM时间序列预测任务.zip  24.40M
|   └──第五章:文本分类实战.zip  199.57M
└──播放说明.txt  0.39kb
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