【A0537】[java视频教程]深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程 it教程

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Java视频教程名称： 深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程  java自学   TensorFlow2视频教程   it教程
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Java视频教程详情描述：
$ T- h4 {7 T  w/ ^" v$ yA0537《深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程》深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程
: Y/ ~0 W4 w5 E5 c! C
Java视频教程目录：


' J7 m. O+ y  h3 g- o1 y: G# [0 L│      
├─04.Tensorflow 2基础操作
│      课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
3 I1 h3 x9 G, Q  t+ b: J│      课时21 tensorflow数据类型-2.mp4
│      课时22 创建Tensor-1.mp4
# w  }9 [: ]5 K+ R│      课时23 创建Tensor-2.mp4
% Z2 F" s; J6 V" x; V+ d  \/ [* b; k7 B│      课时24 创建Tensor-3.mp4
5 V' d: O5 j; }6 T5 C0 n7 |│      课时25 索引与切片-1.mp4
│      课时26 索引与切片-2.mp4
│      课时27 索引与切片-3.mp4【Java自学网 www.javazx.com】
, [( V# U7 t. M' a: R│      课时28 索引与切片-4.mp4
│      课时29 索引与切片-5.mp4
% ]0 k9 o) D8 z5 f3 h8 C/ f) }) L│      课时30 维度变换-1.mp4
3 b1 T7 }, i: t8 S) n. I│      课时31 维度变换-2.mp4
│      课时32 维度变换-3.mp4
│      课时33 Broadcasting-1.mp4
│      课时34 Broadcasting-2.mp4
│      课时35 数学运算.mp4
│      课时36 前向传播（张量）-实战-1.mp4
│      课时37 前向传播（张量）-实战-2.mp4
│      课时38 前向传播（张量）-实战-3.mp4
% D) l. z$ _" v# o/ l* w│      课时39 前向传播（张量）-实战-4.mp4
│      
' Y% z1 ~) j5 F├─05.tensorflow 2高阶操作
3 {- J! @- U; {% m│      课时40 合并与分割.mp4
0 |, m# O( w! K4 ]! c│      课时41 数据统计.mp4
" ~  ?6 t5 \- O│      课时42 张量排序-1.mp4
: E. T- B; ?, W! o% j│      课时43 张量排序-2.mp4
│      课时44 填充与复制.mp4
8 h, u' ^" y2 T  e, T│      课时45 张量限幅-1.mp4
& U; c& ]4 I* O6 Q! m│      课时46 张量限幅-2.mp4
! z5 v  o/ T* W- y! d- j% m1 p│      课时47 高阶操作-1.mp4
│      课时48 高阶操作-2.mp4
4 \( G* t' U% D2 P8 A│      
5 n' x3 @6 k8 v  h├─06 神经网络与全连接层
2 u4 i, T1 ^8 r7 v) x│      课时49 数据加载-1.mp4
│      课时50 数据加载-2.mp4
" A+ t5 s, j7 c│      课时51 数据加载-3.mp4
3 M' C( _" f& c│      课时52 测试（张量）实战.mp4
4 x# r( C, R+ M4 b5 V5 T. R│      课时53 全连接层-1.mp4
│      课时54 全连接层-2.mp4
│      课时55 输出方式.mp4
│      课时56 误差计算-1.mp4
9 d# Z& I# l& F2 |, P6 ]│      课时57 误差计算-2.mp4
│      课时58 误差计算-3.mp4
│      
├─07 随机梯度下降 javazx.com
6 n5 N4 d: d2 ]  c* S│      课时59 梯度下降-简介-1.mp4
7 B. o& `- Y7 Z# Z│      课时60 梯度下降-简介-2.mp4
│      课时61 常见函数的梯度.mp4
│      课时62 激活函数及其梯度.mp4
│      课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
1 j  X% H" a; j5 w" x) F1 T│      课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
│      课时65 单输出感知机梯度.mp4
│      课时66 多输出感知机梯度.mp4
0 v1 {6 v; c$ d2 `6 L9 ~│      课时67 链式法则.mp4
│      课时68 反向传播算法-1.mp4
│      课时69 反向传播算法-2.mp4
# p& O" c. r9 P) Z# a4 E# X│      课时70 函数优化实战.mp4
│      课时71 手写数字问题实战（层）-1.mp4
4 L2 {, {) o& V7 H+ l: X│      课时72 手写数字问题实战（层）-2.mp4
+ S; T( Z& p! q0 n) {│      课时73 手写数字问题实战（层）-3.mp4
6 p8 `: w1 L' g│      课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
% h7 C. r8 M1 `( s, s, A  K│      课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
│      
├─08.Keras高层接口
# C+ m  A2 n1 Q0 j# G$ i, W│      课时76 Keras高层API-1.mp4
│      课时77 Keras高层API-2.mp4
- O& h$ g) u0 ]│      课时78 Keras高层API-3.mp4
; ]: j, \$ o# R( B│      课时79 自定义层或网络-1.mp4
│      课时80 自定义层或网络-2.mp4
: W  B1 b/ s& e+ r│      课时81 模型保存与加载.mp4
│      课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
+ X, \  M9 ]7 R4 F3 a; F. s│      课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
│      课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
│      
, o. I( M. e6 E2 c+ `8 q├─09.过拟合
│      课时 89 动量与学习率.mp4
│      课时85 过拟合与欠拟合.mp4
│      课时86 交叉验证-1.mp4
# |* l; R( [; C7 x, L; c│      课时87 交叉验证-2.mp4
│      课时88 Regularization.mp4
│      课时90 Early stopping，Dropout.mp4
5 ?) o9 }" b# g+ z# g7 U( e' P│      
/ t1 P: [" F: ?2 c( G: @# S/ f├─10.卷积神经网络
, B2 y7 c/ z/ Y& W+ G│  │  课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
│  │  课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
│  │  课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
$ Z$ K" c4 q9 s! L! B+ x│  │  课时104 ResNet实战-1.mp4
6 [5 k. Y+ ]: K│  │  课时105 ResNet实战-2.mp4
│  │  课时106 ResNet实战-3.mp4
  u2 B* J9 C+ M3 @; z│  │  课时107 ResNet实战-4.mp4
│  │  课时86 什么是卷积-1.mp4
│  │  课时87 什么是卷积-2.mp4
3 T5 U& d7 B- Z( @│  │  课时88 什么是卷积-3.mp4
│  │  课时89 什么是卷积-4.mp4
7 ^3 w; ]% }5 s, y8 O3 a0 g│  │  课时90 卷积神经网络-1.mp4
6 O" c( j4 Z& q9 T& a) f│  │  课时91 卷积神经网络-2.mp4
│  │  课时92 卷积神经网络-3.mp4
# t7 l( k; X( n5 c5 S7 x: u│  │  课时93 卷积神经网络-4.mp4
│  │  课时94 池化与采样.mp4
2 P* i) G  q! N│  │  课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
│  │  课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
# e$ w8 {% n, y. D! n; ~│  │  课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
$ t1 r' y+ |2 R9 J% M6 l│  │  课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
│  │  课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
7 |7 K- M/ y; e) T( v0 U: ]│  │  
│  └─课时101 BatchNorm8
$ [* L; j! ^1 `2 o6 {& p1 s│          batchnorm1.mp4
7 X$ T7 n2 X4 A+ M. D+ @│          batchnorm2 .mp4
+ @* S7 Y  M+ A4 e, m- i4 F│         
├─11.循环神经网络RNN
; c) W5 c- \  [/ D! s- W* g& L: r│      GRU原理与实战.mp4
│      lstm-1.mp4
│      lstm-2.mp4
│      LSTM实战.mp4
! @0 b( i8 ^+ h; d( S│      梯度弥散与梯度爆炸.mp4
2 B. G! k4 Z4 [6 D/ N' h3 b4 L│      课时108 序列表示方法-1.mp4
$ g) s8 k3 \: P1 i# F% k# x│      课时109 序列表示方法-2.mp4
5 N' t. y. G: n$ i: n! B│      课时110 循环神经网络层-1.mp4
; ]8 i3 \5 Z5 H& [│      课时111 循环神经网络层-2.mp4
│      课时112 RNNCell使用-1.mp4
│      课时113 RNNCell使用-2.mp4
" c. m! p! Q) A* y/ m│      课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
" L+ C1 N) c" j│      课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
│      课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
# ~( P4 _: o' ?& V( y) Y9 O! @│      课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
5 K  h. Z( ^9 J2 V5 r( _│      
5 j1 Q6 Z1 S" L; e├─12.自编码器Auto-Encoders
│      课时119 无监督学习.mp4
- M, K% W8 \7 \) D# M& N  U% v) R│      课时120 Auto-Encoders原理.mp4
│      课时121 Auto-Encoders变种.mp4
5 u  _7 Z" [# c( G6 G│      课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
& y- D; h# L( [% D+ V$ x, f  G│      课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
│      课时124 Reparameterization Trick.mp4
$ w% F1 ^+ B4 e│      课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4
6 c' ?& V8 u3 U5 Y/ C│      课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
( h- \. z" z' h│      课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4
│      课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
+ Y7 k* V1 u5 j│      课时129 VAE实战-创建网络.mp4
3 f8 j; y# p+ a1 h6 Q$ v9 w│      课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
│      课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
' n6 Z; C5 {2 n: Z: V% {( U( N4 s, V│      
" C- e* u& n1 q. z" P├─13.对抗生成网络GAN
│      课时132 数据的分布.mp4
│      课时133 画家的成长历程.mp4
$ T: ~# W2 z; l+ F: X$ C) a( Q│      课时134 GAN原理.mp4
│      课时135 纳什均衡-D.mp4
9 k! W+ ]; D3 ?+ J8 d│      课时136 纳什均衡-G.mp4
│      课时137 JS散度的缺陷.mp4
│      课时138 EM距离.mp4
│      课时139 WGAN-GP原理.mp4
│      课时140 GAN实战-.mp4
5 Z+ I0 O8 u4 |# Z+ _' x2 E│      课时141 GAN实战-2.mp4
│      课时142 GAN实战-3.mp4
1 h9 R  K( l7 o# N- Z' y5 C; ~/ M│      课时143 GAN实战-4.mp4
- J4 A7 o! [# D1 b4 E+ n# ^. W│      课时144 GAN实战-5.mp4
* h  Z9 u7 ?, O; ~; u* @6 }│      课时145 GAN实战-6.mp4
" K) C% }, x1 P0 }* c/ ]│      课时146 WGAN实战-1.mp4
& `" J, K+ b5 @8 g│      课时147 WGAN实战-2.mp4
│      
9 H4 G2 k9 A( m, Q# x$ t$ R├─14.【选看】人工智能发展简史
│      课时148 生物神经元结构.mp4
│      课时149 感知机的提出.mp4
│      课时150 BP神经网络.mp4
6 ]' T% a% f& w) U│      课时151 CNN和LSTM的发明.mp4
3 h( T6 C" N1 K# j│      课时152 人工智能低谷.mp4
" ?# j) a. j+ v5 k( y. v  n│      课时153 深度学习的诞生.mp4
. |; c. K* {  S+ S2 h│      课时154 深度学习的爆发.mp4
' A# Q5 U' m) U/ t# ~& H. `1 c│      
# }/ `* d; H" C0 L- ?" Z- m9 q├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
. F$ E4 c$ `: c│      课时155 权值的表示.mp4
) f& h& k% d  J1 v' j+ s0 S4 E, z│      课时156 多层感知机的实现.mp4
$ w+ B  x# U5 i* M; F│      课时157 BP神经网络前向传播.mp4
│      课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4
- e. k8 q% |8 R│      课时159 BP神经网络反向传播-.mp4
8 w, u. c; P8 d5 M│      课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4
│      课时161 多层感知机的训练.mp4
│      课时162 多层感知机的测试.mp4
1 l$ @8 ?, Q% z9 i$ ^6 h│      课时163 实战小结.mp4
│      
( F5 z- M: |7 K( v" M├─电子书
$ R- c( D$ G& K6 O7 M) k│      花书-中文版.pdf
│      花书-深度学习-Eng.pdf
│     
├─课程安装软件-Ubuntu
# n. w  V3 q; V8 V' g│      Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
% n% H) e# `% A$ N- {│      cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64
5 C0 l7 D3 R- B! a% e│      cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
│      pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
4 T) k% v1 _6 @│     
└─课程安装软件-Win10
! M! w4 e& g6 N0 e% R        Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
0 R+ n2 H  q6 a5 i. u        cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
2 I5 V7 F' T. v! l& s* r- r0 r( q& V        cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip
1 I" ^, g& _5 ]$ p2 \+ k        pycharm-community-2019.1.1.exe


, U- D# `; J$ L8 `. j
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joraboy328

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pengx

【A0537】[java视频教程]深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程

wuzq

好好学习，天天向上

caozhi_10

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雪程

深度学习与TensorFlow2入门实战视频教程

wyb

java 谢谢楼主，学习学习。