|
|
深度学习框架Tensorflow实战8 n' d, [) {* c$ n% {' B
├──01.tensorflow环境安装
. I4 }5 @1 Z R) M) n( u. m! f| ├──1-1 课程简介 .mp4 3.84M/ P9 W; Y2 e5 O1 ], D' S
| ├──1-2 Tensorflow2版本简介与心得 .mp4 32.74M% q4 f6 G# K; Z5 `9 B4 @
| ├──1-3 Tensorflow2版本安装方法 .mp4 34.47M
- l. q" z6 q2 d( }" C4 _' ?* S| └──1-4 tf基础操作 .mp4 20.11M
1 g+ l7 P$ G0 I├──02.神经网络 ; m% Z9 E2 c8 C- H# P% X
| ├──2-1 深度学习要解决的问题 .mp4 20.99M
5 ?1 i$ @) ]6 L9 ]| ├──2-10 神经网络架构细节 .mp4 43.70M9 l0 z1 l, g1 f0 B9 l$ c$ |
| ├──2-11 神经元个数对结果的影响 .mp4 41.92M
6 s- ?% L9 R- z! X| ├──2-12 正则化与激活函数 .mp4 26.73M, f9 J6 j& o t0 j
| ├──2-13 神经网络过拟合解决方法 .mp4 36.73M
+ f X9 g" |8 `- c8 R0 x+ Z1 R| ├──2-2 深度学习应用领域 .mp4 59.04M# v! [0 X# k! }9 r! @
| ├──2-3 计算机视觉任务 .mp4 19.50M
: w+ h- w& s$ C| ├──2-4 视觉任务中遇到的问题 .mp4 37.09M9 N a5 `7 c& d5 V
| ├──2-5 得分函数 .mp4 19.12M
q) u2 X% ?" X| ├──2-6 损失函数的作用 .mp4 32.62M9 Q3 \6 x1 r& y- q, R
| ├──2-7 前向传播整体流程 .mp4 38.49M
: R3 O; n# G; x! S a2 h3 q6 C+ ?| ├──2-8 返向传播计算方法 .mp4 24.87M' n5 x4 d. z+ O
| └──2-9 神经网络整体架构 .mp4 31.47M
u A# V9 V6 W├──03.回归任务 ! e) A/ U8 `1 O3 _
| ├──3-1 任务目标与数据集简介 .mp4 25.97M9 V& N5 a0 q0 U9 i+ z
| ├──3-2 建模流程与API文档 .mp4 25.28M
9 D4 T6 s3 T: ^| ├──3-3 网络模型训练 .mp4 29.95M3 m6 d$ n0 w: d2 L4 K
| ├──3-4 模型超参数调节与预测结果展示 .mp4 42.57M. _; b; H% o; y3 g" T
| ├──3-5 分类模型构建 .mp4 40.33M( ~& m" P8 J$ ]9 j" ]. L9 N* U- |
| ├──3-6 tf.data模块解读 .mp4 29.19M
; W* Z/ @" f8 o4 ]; C* C| └──3-7 模型保存与读取实例 .mp4 47.86M" }4 o: I- b$ u& c+ \7 a { n
├──04.卷积神经
1 M; D$ l: i$ d' |" Q| ├──4-1 卷积网络应用领域 .mp4 26.64M
7 _. R7 i/ ?" F5 c( U* ^| ├──4-10 VGG网络架构 .mp4 20.55M& u6 Q# Z! ^* m' q1 S; c
| ├──4-11 残差网络Resnet .mp4 18.38M+ r* G6 t- X2 B4 {
| ├──4-12 感受野的作用 .mp4 16.77M5 t4 h9 t+ o' w7 {' t# i# Z
| ├──4-2 卷积的作用 .mp4 23.60M* ?' m0 P3 E5 V$ D
| ├──4-3 卷积特征值计算方法 .mp4 22.68M, ~9 a* c1 b8 f' i+ h% ~& e
| ├──4-4 得到特征图表示 .mp4 18.47M1 ^* `) P( n; ~
| ├──4-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4 20.39M
0 D; B) u0 V9 ]5 a& g' U| ├──4-6 边缘填充方法 .mp4 17.93M
U, M' F) c( D6 l| ├──4-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4 22.04M: J. ?" D5 R: W3 Y& _1 |
| ├──4-8 池化层的作用 .mp4 11.33M
% s1 u |9 k5 n; a) X& N| └──4-9 整体网络架构 .mp4 17.99M' f. c9 E* v' S* j( ?& {9 m- x
├──05.识别实战 / z7 Y# D, a! Q. J; O2 H
| ├──5-1 猫狗识别任务与数据简介 .mp4 18.22M) l0 m& m$ N1 E2 n
| ├──5-2 卷积网络涉及参数解读 .mp4 25.91M
7 w3 T0 s) O" C S1 V" p| ├──5-3 网络架构配置 .mp4 28.13M* [2 t. K* Y$ y- f
| └──5-4 卷积模型训练与识别效果展示 .mp4 42.36M8 [. p" r% t# y; P6 A/ q
├──06.图像数据增强 ) e/ y4 _: w/ w- Y, I" G' s/ J
| ├──6-1 数据增强概述 .mp4 39.30M8 h8 Y7 d# }0 e) r+ e' l; D6 H
| ├──6-2 图像数据变换 .mp4 66.27M
6 x+ w1 l8 ?! v) }| └──6-3 猫狗识别任务数据增强实例 .mp4 20.99M+ U! {. U F! C2 H+ h2 J
├──07.迁移学习实战 - l4 f- l* F6 ?! o1 D
| ├──7-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M
8 @% I9 W1 X, _9 `5 Q| ├──7-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M: L1 K' k! Y- e* R+ M
| ├──7-3 Resnet原理 .mp4 60.19M
! C9 g! B7 K+ M, m% d7 ^( f| ├──7-4 加载训练好的经典网络模型 .mp4 34.20M
, W0 Q+ }% Q9 \ a5 h: p* R| ├──7-5 Callback模块与迁移学习实例 .mp4 39.86M; g) B4 d) y7 T1 B
| ├──7-6 tfrecords数据源制作方法 .mp4 34.13M
% S; R9 g! |( l" a4 b) n4 R| └──7-7 图像数据处理实例 .mp4 35.44M1 F5 f) Z' y- ^* N& m* ~) ]4 K
├──08.递归神经网络与词向量 $ z8 l4 g' R) C2 P+ Q, V
| ├──8-1 RNN网络架构解读 .mp4 22.98M
; `- T9 a, H* G' ]| ├──8-2 词向量模型通俗解释 .mp4 21.22M
& g. |5 A$ X: U9 G( }9 V" C7 l0 ]5 j| ├──8-3 模型整体框架 .mp4 27.36M
# m8 l7 d5 [/ {& q$ k| ├──8-4 训练数据构建 .mp4 15.78M
2 ^8 ~2 I7 s+ a$ V| ├──8-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp4 22.57M
# T T9 o0 V1 z| └──8-6 负采样方案 .mp4 23.13M
4 R- N8 w0 m2 U ]. ~3 d% V├──09.词向量模型
% b( u/ i y6 [4 j; p| ├──9-1 任务流程解读 .mp4 17.70M
4 [6 I* |9 h3 O" C2 F; }| ├──9-2 模型定义参数设置 .mp4 16.81M
) _1 K5 M5 y% D8 \' D! X| ├──9-3 文本词预处理操作 .mp4 16.19M' ]' ?# _- H& _) V, z% |0 G; j
| ├──9-4 训练batch数据制作 .mp4 43.05M; ?0 n9 a" l, j& P( w
| └──9-5 损失函数定义与训练结果展示 .mp4 29.75M
0 p" K" B: m, h3 s( X1 ^├──10.LSTM文本分类任务实战
2 v1 B) q% O7 \+ s7 x| ├──10-1 任务目标与数据介绍 .mp4 21.49M8 Y) `$ w" [- \+ V2 b
| ├──10-2 RNN模型输入数据维度解读 .mp4 18.60M- f( s& s! k3 X* |5 R! l
| ├──10-3 数据映射表制作 .mp4 34.69M- V, s+ Y$ U% M3 w% h
| ├──10-4 embedding层向量制作 .mp4 38.82M. p( ~& v; |/ E$ D* g# V1 b
| ├──10-5 数据生成器构造 .mp4 35.14M( I, k+ s' f& O
| ├──10-6 双向RNN模型定义 .mp4 19.69M
. Y J: r& D) D) w9 Z| ├──10-7 自定义网络模型架构 .mp4 41.49M
. i5 ^0 e8 k& g3 a" h# J| ├──10-8 训练策略指定 .mp4 22.92M/ H' O9 s7 ]) D
| └──10-9 训练文本分类模型 .mp4 30.81M
/ y" I; l- U4 S! V6 _├──11.CNN网络实战
$ g: I/ {- ]1 V v p8 i8 q: N| ├──11-1 CNN应用于文本任务原理解析 .mp4 23.38M
6 m7 s# U% O$ N. U2 F* r" S5 F. [: N; T| ├──11-2 整体流程解读 .mp4 20.59M- h) Q3 i( q0 n. {2 B; h
| └──11-3 网络架构设计与训练 .mp4 40.89M# `% }2 Q2 i! i8 h& Z
├──12.时间序列预测
9 H/ ~+ q. v0 j0 p. n8 x2 u, I| ├──12-1 任务目标与数据源 .mp4 18.44M" @; M0 L; T, k. P7 n% M D
| ├──12-2 构建时间序列数据 .mp4 26.15M0 u7 j% ~! G: m+ g2 O, s3 n2 N
| ├──12-3 训练时间序列数据预测结果 .mp4 29.79M
Y+ e9 I7 q" k' W9 W| ├──12-4 多特征预测结果 .mp4 24.32M
8 G/ K4 l8 m9 x| └──12-5 序列结果预测 .mp4 15.19M
% ^" ^) s q7 C& Z& d├──13.框架BERT
- D8 ]. @5 D6 ?. V# G, Q6 n| ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp4 11.28M3 n6 Z* v1 v3 ^: A% f. w/ q
| ├──13-10 训练实例 .mp4 23.51M
# V7 Z" `+ O) Z2 Y, I| ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp4 23.32M
3 _, n. i7 d: M6 h| ├──13-3 注意力机制的作用 .mp4 15.95M% T4 `$ M% S* Y- C' _
| ├──13-4 self-attention计算方法 .mp4 23.89M
0 T) m' T. w/ f9 {7 a| ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp4 21.35M
4 G0 B0 C1 Q( J1 o! K8 ? z* S| ├──13-6 Multi-head的作用 .mp4 20.10M
: ~9 U, e- O7 w* }: x7 Z/ j8 ~| ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp4 17.16M0 t% v! J# _; C5 e0 r) x b& i
| ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp4 22.55M. g/ g9 H* S, g+ c0 B; w5 k0 U: S
| └──13-9 BERT模型训练方法 .mp4 20.74M- d# {$ b: y+ z4 m8 v
├──14.BERT实战
$ Z H0 z; c( F1 W3 W| ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp4 30.48M o/ @8 X! I. U! R- l9 V6 m j/ q
| ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp4 55.59M
( N/ @/ k+ f, _; j' O7 O7 ^) J| ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp4 45.84M' I) R* `$ J6 n! D" n% u- J2 m
| ├──14-12 训练BERT模型 .mp4 45.87M* k* X( R9 s! A" D3 W0 C
| ├──14-2 项目参数配置 .mp4 53.10M! f' i7 Q1 U( C# V5 l2 U
| ├──14-3 数据读取模块 .mp4 40.40M
6 a: k% B* t7 Z2 Z8 y, F$ _* l6 F| ├──14-4 数据预处理模块 .mp4 43.13M
% i* B/ y4 j w* D2 K) u* R, L: `# || ├──14-5 tfrecord制作 .mp4 53.83M$ ~1 Q6 ~ `1 E
| ├──14-6 Embedding层的作用 .mp4 33.81M) l: B+ u! b* [- r7 Z& f2 l! ^
| ├──14-7 加入额外编码特征 .mp4 44.61M8 p; M) |8 b) z. ] W( @# e/ b
| ├──14-8 加入位置编码特征 .mp4 24.95M
+ A2 L, B1 M0 M" l1 d2 A3 y: ^$ `| └──14-9 mask机制 .mp4 43.04M
8 O7 Y+ A9 U! }9 x4 P( V. g; s' d├──15.对抗生成网络实战 ' U3 x$ A& w* M6 ^% P3 f0 i7 o
| ├──15-1 对抗生成网络通俗解释 .mp4 21.20M" w0 a7 B4 M) \9 _1 H e5 {
| ├──15-2 GAN网络组成 .mp4 11.31M5 B8 j/ D) e2 m8 L/ i& y% Y
| ├──15-3 DCGAN网络架构与流程解读 .mp4 16.84M
4 {6 M$ _/ y+ g% K4 ~| ├──15-4 网络架构设计 .mp4 29.14M! Z- I3 ]9 F( [4 y# d+ e7 i
| └──15-5 损失函数定义与训练 .mp4 39.30M+ s/ R, A7 p J; ^5 M j7 [4 z
├──16.CycleGan实战
" W" C# R; A! [8 `# q9 ]3 O| ├──16-1 CycleGan网络所需数据 .mp4 29.60M2 ~9 @, N) p \( j6 B
| ├──16-10 判别网络模块构造 .mp4 20.60M
8 Q/ a5 H8 Y+ [0 U| ├──16-11 损失函数：identity loss计算方法 .mp4 39.50M3 ]3 ?! ]+ g5 F7 ]: s z
| ├──16-12 生成与判别损失函数指定 .mp4 53.89M* c$ _/ B' x. ^0 Z3 X) p# U
| ├──16-13 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp4 25.88M
' c9 P- I1 L; A8 ]| ├──16-2 CycleGan整体网络架构 .mp4 21.20M. m9 P/ ?5 n2 n1 s" a- |8 ^
| ├──16-3 PatchGan判别网络原理 .mp4 10.98M
* O" n8 a& @+ f" }| ├──16-4 数据与环境配置 .mp4 25.73M
) Q$ o9 N" t e$ d2 p* q| ├──16-5 生成与判别器损失函数定义 .mp4 40.56M* H0 u3 t& e! f6 j3 }. |
| ├──16-6 整体损失模块解读 .mp4 66.63M
0 c, k% r' m$ r| ├──16-7 Cycle开源项目简介 .mp4 30.04M) o3 G& N A6 P/ g6 t
| ├──16-8 数据读取与预处理操作 .mp4 47.99M
& D4 G) ?6 W6 o/ u| └──16-9 生成网络模块构造 .mp4 50.15M6 Q& Z7 c* d4 o, w& N, H- `
├──17.Resnet实战 d% \3 U$ A4 {7 i4 C6 r2 s! ^
| ├──17-1 额外补充-Resnet论文解读 .mp4 54.32M5 z1 o: Q6 ^0 }2 W3 \
| ├──17-2 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp4 18.56M) K5 O/ h4 t2 F1 o$ E- l
| ├──17-3 项目结构概述 .mp4 16.47M
9 |6 o( [5 }4 W& a( n5 c# X+ Q| ├──17-4 数据集处理方法 .mp4 25.02M
4 J ^3 j( R/ a, g$ j| ├──17-5 训练数据构建 .mp4 28.75M( C2 s' X: \# n _! ^! e
| ├──17-6 网络架构层次解读 .mp4 32.16M. G* U/ d J1 U/ h& n0 K* P" d- [6 w
| ├──17-7 前向传播配置 .mp4 32.33M; {' n& p, a( }" o( x4 h& _
| └──17-8 训练resnet模型 .mp4 31.20M+ D' j- U( K" d$ m. `, {% C
├──18.Tensorflow初识
6 d5 ~ _" U, D1 t( `| ├──18-1 Tensorflow简介与安装 .mp4 72.63M
7 v4 v4 n6 J9 E$ R$ X5 q! p8 g$ S. D| ├──18-2 Tensorflow中的变量 .mp4 29.99M
+ H5 Q: [) h$ a/ w0 n# w& ]- }4 A| ├──18-3 变量常用操作 .mp4 58.10M
5 C; C* Y! ^: W7 V- l| ├──18-4 实现线性回归算法 .mp4 63.34M
) C9 m, ]* Y) u% z$ o u, l2 }| ├──18-5 Mnist数据集简介 .mp4 56.89M
4 A. }! A8 `% Y, X# Z h| └──18-6 逻辑回归算法 .mp4 62.86M
( X1 V) `$ d: }" g1 a├──19.Tensorflow神经网络 + C" q, y! ]5 P$ T, B) ?
| ├──19-1 神经网络结构 .mp4 68.83M/ Z `- M* N9 g
| ├──19-2 卷积网络结构基本定义 .mp4 43.47M) ~! E2 Y) H% e; \2 T3 x6 l, E
| ├──19-3 卷积神经网络迭代 .mp4 46.76M; I. U2 F" |8 g! o& x
| └──19-4 Cifar-10图像分类任务 .mp4 52.87M
$ [, h' }/ P% l* P├──20.卷积神经网络实战 / k* d( }# t! D; U
| ├──20-1 卷积神经网络实战：猫狗识别 .mp4 62.81M
% C) x/ g: ]9 Q' [0 \| ├──20-2 数据读取 .mp4 56.97M
' y, }, Z% W& S, R; y+ _( ?| ├──20-3 网络架构 .mp4 88.35M
! d0 t8 e( \$ f4 a# _$ a6 o| ├──20-4 网络迭代训练 .mp4 77.49M9 I. [) V3 T! l0 Z9 U; N+ n
| └──20-5 测试效果 .mp4 38.41M
, [5 t* n" T. p: D6 ^0 e├──21.递归神经网络模型 9 m8 o, @9 m3 Q# `3 S6 x0 j. F' n
| ├──21-1 RNN网络基本架构 .mp4 30.61M: A3 E8 G- e, E
| ├──21-2 实现RNN网络架构 .mp4 43.52M
) _/ y& @- j9 K5 |# g| ├──21-3 RNN实现自己的小demo .mp4 66.00M
* T8 e% ]. x8 R' Q9 T- W| └──21-4 RNN预测时间序列 .mp4 88.26M
+ A, |8 C3 [; B& l├──22.Alexnet网络 3 p* J4 K$ N3 S' W8 n
| ├──22-1 环境配置 .mp4 51.60M1 k2 B4 f5 i6 l. W/ i U% y! T$ A3 q
| ├──22-2 数据读取 .mp4 55.15M
" z8 m" E' L% O4 f# H9 Y| ├──22-3 网络结构定义 .mp4 49.91M
) a0 @. P" ?: J0 K1 K8 y| └──22-4 加载训练好参数 .mp4 54.39M, i! a/ {6 w4 L, A0 v6 M6 f
├──23.Tensorboard可视化模块 - A+ r7 P x* x
| ├──23-1 Tensorboard可视化展示 .mp4 55.22M0 o2 P' D' A) `( \7 V+ y
| ├──23-2 展示效果 .mp4 68.59M
- B" D, t) y7 Q$ F# m. Q, L| ├──23-3 统计可视化展示 .mp4 49.50M9 C6 E4 G, P: Z: j
| └──23-4 参数对结果的影响 .mp4 79.50M2 ]! h; C6 U2 _9 n
├──24.tfrecord数据源制作 " b7 x2 @9 t+ e* N3 D
| ├──24-1 生成自己的数据集 .mp4 56.80M* _, p$ N4 I( f: e" _4 p
| ├──24-2 读取数据 .mp4 57.80M& G& f( z1 S! _3 s! H! J0 V
| ├──24-3 生成数据源 .mp4 82.12M9 A% `9 |& t I
| └──24-4 加载tfrecord进行分类任务 .mp4 114.72M) V# C, y- C# ?- j
├──25. CNN文本分类
, _; A' |7 f' b3 f" s! C. x: L/ a| ├──25-1 CNN文本分类任务概述 .mp4 50.32M" t" K5 H# E; |5 e. }
| ├──25-2 文本分类任务特征定义 .mp4 69.12M4 K+ N$ B3 D. H7 k' C
| ├──25-3 卷积网络定义 .mp4 24.54M. {% X/ A$ i( I+ P
| └──25-4 完成预测分类任务 .mp4 70.52M
' G% X* g6 P- Z5 z+ \├──26.Resnet残差网络
5 U! X" b: S/ z0 e$ B- Y8 _| ├──26-1 Resnet网络原理 .mp4 58.30M
0 c# t4 {. h; i( P. y| ├──26-2 网络流程设计 .mp4 51.54M
( [% H' f% `" d8 a& F| └──26-3 残差网络细节 .mp4 77.40M
' z! B5 g: A6 p├──27.Tensorflow项目实战 ( n1 ]: R4 Q8 @8 d5 \
| ├──27-1 Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成 .mp4 49.22M# j8 [: o. I9 N
| ├──27-2 Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签 .mp4 50.64M, N1 E" U6 _; ^$ p
| ├──27-3 Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义 .mp4 54.25M
( \. G) E% b$ m| └──27-4 Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果 .mp4 50.21M
n% [; o' t& K i$ T& R└──资料+代码 .7z 5.43G
# b0 R5 i, A7 `* H
6 \- a2 a) m5 ~0 a/ L/ `# \3 Y+ I$ [! m; b- o+ e
' R& [0 x( p4 V. ~# F- q5 a. |% `+ L3 |& v& v6 `, ]. |7 |
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
2 M$ _' y. T& ^2 \
( J$ L& [: ]8 g' t9 Y9 i4 D- U, v2 k- Q9 k. z
3 V- P2 O+ {6 y; }1 F. @本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
[复制链接]
发表于 2023-5-29 01:03:01
