深度学习框架Tensorflow实战
深度学习框架Tensorflow实战├──01.tensorflow环境安装
| ├──1-1 课程简介 .mp43.84M
| ├──1-2 Tensorflow2版本简介与心得 .mp432.74M
| ├──1-3 Tensorflow2版本安装方法 .mp434.47M
| └──1-4 tf基础操作 .mp420.11M
├──02.神经网络
| ├──2-1 深度学习要解决的问题 .mp420.99M
| ├──2-10 神经网络架构细节 .mp443.70M
| ├──2-11 神经元个数对结果的影响 .mp441.92M
| ├──2-12 正则化与激活函数 .mp426.73M
| ├──2-13 神经网络过拟合解决方法 .mp436.73M
| ├──2-2 深度学习应用领域 .mp459.04M
| ├──2-3 计算机视觉任务 .mp419.50M
| ├──2-4 视觉任务中遇到的问题 .mp437.09M
| ├──2-5 得分函数 .mp419.12M
| ├──2-6 损失函数的作用 .mp432.62M
| ├──2-7 前向传播整体流程 .mp438.49M
| ├──2-8 返向传播计算方法 .mp424.87M
| └──2-9 神经网络整体架构 .mp431.47M
├──03.回归任务
| ├──3-1 任务目标与数据集简介 .mp425.97M
| ├──3-2 建模流程与API文档 .mp425.28M
| ├──3-3 网络模型训练 .mp429.95M
| ├──3-4 模型超参数调节与预测结果展示 .mp442.57M
| ├──3-5 分类模型构建 .mp440.33M
| ├──3-6 tf.data模块解读 .mp429.19M
| └──3-7 模型保存与读取实例 .mp447.86M
├──04.卷积神经
| ├──4-1 卷积网络应用领域 .mp426.64M
| ├──4-10 VGG网络架构 .mp420.55M
| ├──4-11 残差网络Resnet .mp418.38M
| ├──4-12 感受野的作用 .mp416.77M
| ├──4-2 卷积的作用 .mp423.60M
| ├──4-3 卷积特征值计算方法 .mp422.68M
| ├──4-4 得到特征图表示 .mp418.47M
| ├──4-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp420.39M
| ├──4-6 边缘填充方法 .mp417.93M
| ├──4-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp422.04M
| ├──4-8 池化层的作用 .mp411.33M
| └──4-9 整体网络架构 .mp417.99M
├──05.识别实战
| ├──5-1 猫狗识别任务与数据简介 .mp418.22M
| ├──5-2 卷积网络涉及参数解读 .mp425.91M
| ├──5-3 网络架构配置 .mp428.13M
| └──5-4 卷积模型训练与识别效果展示 .mp442.36M
├──06.图像数据增强
| ├──6-1 数据增强概述 .mp439.30M
| ├──6-2 图像数据变换 .mp466.27M
| └──6-3 猫狗识别任务数据增强实例 .mp420.99M
├──07.迁移学习实战
| ├──7-1 迁移学习的目标 .mp413.29M
| ├──7-2 迁移学习策略 .mp416.08M
| ├──7-3 Resnet原理 .mp460.19M
| ├──7-4 加载训练好的经典网络模型 .mp434.20M
| ├──7-5 Callback模块与迁移学习实例 .mp439.86M
| ├──7-6 tfrecords数据源制作方法 .mp434.13M
| └──7-7 图像数据处理实例 .mp435.44M
├──08.递归神经网络与词向量
| ├──8-1 RNN网络架构解读 .mp422.98M
| ├──8-2 词向量模型通俗解释 .mp421.22M
| ├──8-3 模型整体框架 .mp427.36M
| ├──8-4 训练数据构建 .mp415.78M
| ├──8-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp422.57M
| └──8-6 负采样方案 .mp423.13M
├──09.词向量模型
| ├──9-1 任务流程解读 .mp417.70M
| ├──9-2 模型定义参数设置 .mp416.81M
| ├──9-3 文本词预处理操作 .mp416.19M
| ├──9-4 训练batch数据制作 .mp443.05M
| └──9-5 损失函数定义与训练结果展示 .mp429.75M
├──10.LSTM文本分类任务实战
| ├──10-1 任务目标与数据介绍 .mp421.49M
| ├──10-2 RNN模型输入数据维度解读 .mp418.60M
| ├──10-3 数据映射表制作 .mp434.69M
| ├──10-4 embedding层向量制作 .mp438.82M
| ├──10-5 数据生成器构造 .mp435.14M
| ├──10-6 双向RNN模型定义 .mp419.69M
| ├──10-7 自定义网络模型架构 .mp441.49M
| ├──10-8 训练策略指定 .mp422.92M
| └──10-9 训练文本分类模型 .mp430.81M
├──11.CNN网络实战
| ├──11-1 CNN应用于文本任务原理解析 .mp423.38M
| ├──11-2 整体流程解读 .mp420.59M
| └──11-3 网络架构设计与训练 .mp440.89M
├──12.时间序列预测
| ├──12-1 任务目标与数据源 .mp418.44M
| ├──12-2 构建时间序列数据 .mp426.15M
| ├──12-3 训练时间序列数据预测结果 .mp429.79M
| ├──12-4 多特征预测结果 .mp424.32M
| └──12-5 序列结果预测 .mp415.19M
├──13.框架BERT
| ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp411.28M
| ├──13-10 训练实例 .mp423.51M
| ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp423.32M
| ├──13-3 注意力机制的作用 .mp415.95M
| ├──13-4 self-attention计算方法 .mp423.89M
| ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp421.35M
| ├──13-6 Multi-head的作用 .mp420.10M
| ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp417.16M
| ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp422.55M
| └──13-9 BERT模型训练方法 .mp420.74M
├──14.BERT实战
| ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp430.48M
| ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp455.59M
| ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp445.84M
| ├──14-12 训练BERT模型 .mp445.87M
| ├──14-2 项目参数配置 .mp453.10M
| ├──14-3 数据读取模块 .mp440.40M
| ├──14-4 数据预处理模块 .mp443.13M
| ├──14-5 tfrecord制作 .mp453.83M
| ├──14-6 Embedding层的作用 .mp433.81M
| ├──14-7 加入额外编码特征 .mp444.61M
| ├──14-8 加入位置编码特征 .mp424.95M
| └──14-9 mask机制 .mp443.04M
├──15.对抗生成网络实战
| ├──15-1 对抗生成网络通俗解释 .mp421.20M
| ├──15-2 GAN网络组成 .mp411.31M
| ├──15-3 DCGAN网络架构与流程解读 .mp416.84M
| ├──15-4 网络架构设计 .mp429.14M
| └──15-5 损失函数定义与训练 .mp439.30M
├──16.CycleGan实战
| ├──16-1 CycleGan网络所需数据 .mp429.60M
| ├──16-10 判别网络模块构造 .mp420.60M
| ├──16-11 损失函数：identity loss计算方法 .mp439.50M
| ├──16-12 生成与判别损失函数指定 .mp453.89M
| ├──16-13 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp425.88M
| ├──16-2 CycleGan整体网络架构 .mp421.20M
| ├──16-3 PatchGan判别网络原理 .mp410.98M
| ├──16-4 数据与环境配置 .mp425.73M
| ├──16-5 生成与判别器损失函数定义 .mp440.56M
| ├──16-6 整体损失模块解读 .mp466.63M
| ├──16-7 Cycle开源项目简介 .mp430.04M
| ├──16-8 数据读取与预处理操作 .mp447.99M
| └──16-9 生成网络模块构造 .mp450.15M
├──17.Resnet实战
| ├──17-1 额外补充-Resnet论文解读 .mp454.32M
| ├──17-2 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp418.56M
| ├──17-3 项目结构概述 .mp416.47M
| ├──17-4 数据集处理方法 .mp425.02M
| ├──17-5 训练数据构建 .mp428.75M
| ├──17-6 网络架构层次解读 .mp432.16M
| ├──17-7 前向传播配置 .mp432.33M
| └──17-8 训练resnet模型 .mp431.20M
├──18.Tensorflow初识
| ├──18-1 Tensorflow简介与安装 .mp472.63M
| ├──18-2 Tensorflow中的变量 .mp429.99M
| ├──18-3 变量常用操作 .mp458.10M
| ├──18-4 实现线性回归算法 .mp463.34M
| ├──18-5 Mnist数据集简介 .mp456.89M
| └──18-6 逻辑回归算法 .mp462.86M
├──19.Tensorflow神经网络
| ├──19-1 神经网络结构 .mp468.83M
| ├──19-2 卷积网络结构基本定义 .mp443.47M
| ├──19-3 卷积神经网络迭代 .mp446.76M
| └──19-4 Cifar-10图像分类任务 .mp452.87M
├──20.卷积神经网络实战
| ├──20-1 卷积神经网络实战：猫狗识别 .mp462.81M
| ├──20-2 数据读取 .mp456.97M
| ├──20-3 网络架构 .mp488.35M
| ├──20-4 网络迭代训练 .mp477.49M
| └──20-5 测试效果 .mp438.41M
├──21.递归神经网络模型
| ├──21-1 RNN网络基本架构 .mp430.61M
| ├──21-2 实现RNN网络架构 .mp443.52M
| ├──21-3 RNN实现自己的小demo .mp466.00M
| └──21-4 RNN预测时间序列 .mp488.26M
├──22.Alexnet网络
| ├──22-1 环境配置 .mp451.60M
| ├──22-2 数据读取 .mp455.15M
| ├──22-3 网络结构定义 .mp449.91M
| └──22-4 加载训练好参数 .mp454.39M
├──23.Tensorboard可视化模块
| ├──23-1 Tensorboard可视化展示 .mp455.22M
| ├──23-2 展示效果 .mp468.59M
| ├──23-3 统计可视化展示 .mp449.50M
| └──23-4 参数对结果的影响 .mp479.50M
├──24.tfrecord数据源制作
| ├──24-1 生成自己的数据集 .mp456.80M
| ├──24-2 读取数据 .mp457.80M
| ├──24-3 生成数据源 .mp482.12M
| └──24-4 加载tfrecord进行分类任务 .mp4114.72M
├──25. CNN文本分类
| ├──25-1 CNN文本分类任务概述 .mp450.32M
| ├──25-2 文本分类任务特征定义 .mp469.12M
| ├──25-3 卷积网络定义 .mp424.54M
| └──25-4 完成预测分类任务 .mp470.52M
├──26.Resnet残差网络
| ├──26-1 Resnet网络原理 .mp458.30M
| ├──26-2 网络流程设计 .mp451.54M
| └──26-3 残差网络细节 .mp477.40M
├──27.Tensorflow项目实战
| ├──27-1 Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成 .mp449.22M
| ├──27-2 Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签 .mp450.64M
| ├──27-3 Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义 .mp454.25M
| └──27-4 Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果 .mp450.21M
└──资料+代码 .7z5.43G
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本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 大佬厉害呀 学编程 就这儿了 好好学习 天天向上 即将学习之路 资源持续更新 牛 好，很好，非常好！ 不容易 终于在这里找到了 天哪终于找到这个课程了 不错哟 谢谢楼主