|
|
深度学习框架Tensorflow实战
+ b5 O3 a( I1 z" h. X7 A├──01.tensorflow环境安装 * g' v9 j2 |: u: D7 X/ l' X
| ├──1-1 课程简介 .mp4 3.84M
5 s4 q5 d% S+ ^) @- V; |* B; y| ├──1-2 Tensorflow2版本简介与心得 .mp4 32.74M
. r6 {. \- H8 P| ├──1-3 Tensorflow2版本安装方法 .mp4 34.47M
# i$ v/ g' y. L$ P% {0 k) ]2 O| └──1-4 tf基础操作 .mp4 20.11M
2 p& ?3 c* f& M7 e8 A6 M├──02.神经网络
3 Y% ?3 y l: q% T- Y1 s- G$ c; _| ├──2-1 深度学习要解决的问题 .mp4 20.99M
6 C Q. }4 c/ ]+ j, w| ├──2-10 神经网络架构细节 .mp4 43.70M
# ^8 g: e) L: v+ \| ├──2-11 神经元个数对结果的影响 .mp4 41.92M
/ }7 M; [3 Z/ m9 C: s% h| ├──2-12 正则化与激活函数 .mp4 26.73M2 D) i, ?8 @6 G6 t Y( O2 P
| ├──2-13 神经网络过拟合解决方法 .mp4 36.73M7 t4 ?! K$ s* x
| ├──2-2 深度学习应用领域 .mp4 59.04M/ S4 P+ G- f( T$ T2 E6 Y1 I5 P
| ├──2-3 计算机视觉任务 .mp4 19.50M; ?/ ?: `, ~) U$ H9 \1 h" K
| ├──2-4 视觉任务中遇到的问题 .mp4 37.09M
+ z% b/ K' G/ A* q| ├──2-5 得分函数 .mp4 19.12M* P" D) P7 v. p+ m
| ├──2-6 损失函数的作用 .mp4 32.62M
' `5 B, B" K" @. g; L| ├──2-7 前向传播整体流程 .mp4 38.49M' e7 v* |) E9 g/ |7 Q
| ├──2-8 返向传播计算方法 .mp4 24.87M8 i5 j* ]; g7 c+ `" s5 X
| └──2-9 神经网络整体架构 .mp4 31.47M
9 C2 ?. I8 x- f' y$ J4 B6 D) i├──03.回归任务 6 l# y: y- l9 L
| ├──3-1 任务目标与数据集简介 .mp4 25.97M
) l c% f" L. U2 L || ├──3-2 建模流程与API文档 .mp4 25.28M
0 ~! s: A% s) m/ Q| ├──3-3 网络模型训练 .mp4 29.95M" H) v( P& ?9 @% F
| ├──3-4 模型超参数调节与预测结果展示 .mp4 42.57M: @2 F) ?3 l3 H8 P( a) @4 @
| ├──3-5 分类模型构建 .mp4 40.33M/ W& \* T9 F( g( {! U* t
| ├──3-6 tf.data模块解读 .mp4 29.19M0 ]; E3 x% C8 l9 ? y' n
| └──3-7 模型保存与读取实例 .mp4 47.86M
* P& Y+ g, c1 t/ z- p1 B├──04.卷积神经 % K% A& [& o5 D( v8 _! H* |
| ├──4-1 卷积网络应用领域 .mp4 26.64M/ |0 d5 V6 C# Q6 P- ?/ l
| ├──4-10 VGG网络架构 .mp4 20.55M+ L) W9 h3 K& o/ Q" y
| ├──4-11 残差网络Resnet .mp4 18.38M
: B8 G5 {% P- V" a# M9 [4 t| ├──4-12 感受野的作用 .mp4 16.77M
$ |3 k( l# e4 U) j8 Q/ O| ├──4-2 卷积的作用 .mp4 23.60M5 k. u, c1 f9 o& @. ?. W. n: N+ G
| ├──4-3 卷积特征值计算方法 .mp4 22.68M
6 g6 C8 S1 l+ F k7 z, E) R| ├──4-4 得到特征图表示 .mp4 18.47M
4 ^" \% S! O9 X8 O& C6 ~3 Q7 Y| ├──4-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4 20.39M U3 B7 e; s6 p0 y' \
| ├──4-6 边缘填充方法 .mp4 17.93M* g. T! v* J8 I# B
| ├──4-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4 22.04M
9 u4 k( I$ S3 T( k3 ^& @. e [| ├──4-8 池化层的作用 .mp4 11.33M! X6 E" n6 A2 Y1 u* `8 h
| └──4-9 整体网络架构 .mp4 17.99M
, V% M# V( D* ~8 l! n: X/ O; P├──05.识别实战 5 k3 T# W. P! F5 {7 c+ l
| ├──5-1 猫狗识别任务与数据简介 .mp4 18.22M
b3 A+ {0 M: g7 p0 k4 \) m. i| ├──5-2 卷积网络涉及参数解读 .mp4 25.91M3 }' r0 F' c4 S8 Q
| ├──5-3 网络架构配置 .mp4 28.13M
$ n1 Y( p7 J* Q) n" d6 `4 l| └──5-4 卷积模型训练与识别效果展示 .mp4 42.36M
6 J. W2 Y$ Z$ a7 p├──06.图像数据增强
& W- _! z; \" B& S. i; ]| ├──6-1 数据增强概述 .mp4 39.30M- }1 w7 M) e( ^, X' O
| ├──6-2 图像数据变换 .mp4 66.27M3 G) a0 g8 Q" `+ m! S7 K
| └──6-3 猫狗识别任务数据增强实例 .mp4 20.99M3 C0 E0 G% b/ d6 h3 e2 t5 Q) A$ j0 s1 B
├──07.迁移学习实战
1 b: n8 q+ E- y$ A| ├──7-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M
+ s5 d' _! q: l) e' X/ q; @. z" e| ├──7-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M2 u9 h' }6 ~+ K$ y5 J2 i
| ├──7-3 Resnet原理 .mp4 60.19M* L$ S3 r' y- G6 }3 R6 ?/ L
| ├──7-4 加载训练好的经典网络模型 .mp4 34.20M
& N: e; J* k6 B$ s| ├──7-5 Callback模块与迁移学习实例 .mp4 39.86M
( l( U+ R: g/ @| ├──7-6 tfrecords数据源制作方法 .mp4 34.13M
, H" S0 `# I- ?3 B0 i0 x' U| └──7-7 图像数据处理实例 .mp4 35.44M# j2 j+ f+ q# `# B/ D
├──08.递归神经网络与词向量
! Z' j* b2 v% |: x, H) K$ q6 u| ├──8-1 RNN网络架构解读 .mp4 22.98M u% l1 B5 {+ j) b) e1 ~
| ├──8-2 词向量模型通俗解释 .mp4 21.22M( c* ^! T9 T8 j4 U3 ^" ~
| ├──8-3 模型整体框架 .mp4 27.36M
1 S9 r# _- Y. P$ V$ }4 C+ T| ├──8-4 训练数据构建 .mp4 15.78M5 p& `$ P% o% p, E
| ├──8-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp4 22.57M4 |4 O R7 l, @0 o7 ^ u9 o, ^' ^
| └──8-6 负采样方案 .mp4 23.13M
; l* I) t3 _* H, p9 j: v% g {9 O├──09.词向量模型
% _' f0 `1 K4 g3 g+ p| ├──9-1 任务流程解读 .mp4 17.70M
' U5 a& f: Z: O8 F| ├──9-2 模型定义参数设置 .mp4 16.81M5 u2 y, x. J% D* g6 q; _% W0 h
| ├──9-3 文本词预处理操作 .mp4 16.19M( }- z% _6 ^, V% y. j; H
| ├──9-4 训练batch数据制作 .mp4 43.05M6 Y: ]7 a+ [, f+ r' H. a& e ~
| └──9-5 损失函数定义与训练结果展示 .mp4 29.75M
! T; _4 _, J8 J6 L├──10.LSTM文本分类任务实战 4 F7 f1 @& P1 W/ q" J) r, Y
| ├──10-1 任务目标与数据介绍 .mp4 21.49M3 g3 ~( M& U$ U* k
| ├──10-2 RNN模型输入数据维度解读 .mp4 18.60M
' ]) A0 e ?$ q5 x" j| ├──10-3 数据映射表制作 .mp4 34.69M9 p7 y- Q/ P6 j2 }2 |
| ├──10-4 embedding层向量制作 .mp4 38.82M
+ K# \+ j: Q6 x0 U, r| ├──10-5 数据生成器构造 .mp4 35.14M
. h' V# t/ U7 B" ^+ z6 Z1 A| ├──10-6 双向RNN模型定义 .mp4 19.69M
; x; [0 H P5 u- Q$ T" [4 @| ├──10-7 自定义网络模型架构 .mp4 41.49M; V5 C- _+ p" p l/ p6 g
| ├──10-8 训练策略指定 .mp4 22.92M
I0 C8 K( ^5 ^6 K! L' _ ]! F% f| └──10-9 训练文本分类模型 .mp4 30.81M
$ t7 k& r/ e: F/ _4 q├──11.CNN网络实战
: H) n1 x1 E( ~- e7 a6 R| ├──11-1 CNN应用于文本任务原理解析 .mp4 23.38M J! d) O6 i' I5 P' E, E
| ├──11-2 整体流程解读 .mp4 20.59M; n8 K& ^( u- B
| └──11-3 网络架构设计与训练 .mp4 40.89M
: [& S- C4 ^. P├──12.时间序列预测 " X7 e+ @ x' l- a3 V
| ├──12-1 任务目标与数据源 .mp4 18.44M; a% f+ t1 g3 [' W
| ├──12-2 构建时间序列数据 .mp4 26.15M
4 @) x7 B4 d/ G6 E| ├──12-3 训练时间序列数据预测结果 .mp4 29.79M* T" U5 w6 @0 y1 a
| ├──12-4 多特征预测结果 .mp4 24.32M
6 M2 m7 f S$ j6 M| └──12-5 序列结果预测 .mp4 15.19M7 r' Q* X# m& d$ d
├──13.框架BERT
" b' N: z1 w8 K9 p| ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp4 11.28M% g8 [& ?. Y4 l2 H; f
| ├──13-10 训练实例 .mp4 23.51M
, b+ U2 H1 O7 Q7 E2 Q| ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp4 23.32M
" }* d) ^/ w6 ^. w. K O| ├──13-3 注意力机制的作用 .mp4 15.95M: v+ B# U. M3 u) a* o1 S3 M
| ├──13-4 self-attention计算方法 .mp4 23.89M
7 s) o& M% S& s' X5 [2 Z; P& {| ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp4 21.35M
. T8 `! i4 G( [$ ~% `. j" q| ├──13-6 Multi-head的作用 .mp4 20.10M
" H, C! k5 J4 p+ K+ @) Q/ j7 e5 [| ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp4 17.16M
! a. B0 z0 |; w! N. y" l| ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp4 22.55M3 \# t @1 `/ C
| └──13-9 BERT模型训练方法 .mp4 20.74M
" ^6 M, V/ W8 d% E% I, H├──14.BERT实战
3 e; y7 K, M0 F5 O7 p( {| ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp4 30.48M4 r* p7 N g: _% N' N- S2 j
| ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp4 55.59M
, {/ `- _" X9 @) Q| ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp4 45.84M
* m( { B1 `' K3 @/ E| ├──14-12 训练BERT模型 .mp4 45.87M0 M7 H4 N/ X: B d7 d
| ├──14-2 项目参数配置 .mp4 53.10M. z+ z8 O! V( C% B3 p. J2 u
| ├──14-3 数据读取模块 .mp4 40.40M
5 `# P# V7 j- N) K4 l( F! @( K| ├──14-4 数据预处理模块 .mp4 43.13M8 [/ W; s7 _1 s( p) l: i
| ├──14-5 tfrecord制作 .mp4 53.83M6 T, a- ]1 x( Z! \
| ├──14-6 Embedding层的作用 .mp4 33.81M
0 h- V1 I1 m& H- ~9 A| ├──14-7 加入额外编码特征 .mp4 44.61M; b2 V9 d/ B! k, s; l- a
| ├──14-8 加入位置编码特征 .mp4 24.95M# l. B4 ?7 [ x* V) a3 }2 T$ R
| └──14-9 mask机制 .mp4 43.04M
) {. R" I( Y* R( o1 J+ X4 m├──15.对抗生成网络实战 % {7 l+ F5 H% E/ t4 z, u' o# o
| ├──15-1 对抗生成网络通俗解释 .mp4 21.20M
, Q! V4 y0 O8 h| ├──15-2 GAN网络组成 .mp4 11.31M- j. H+ I1 j1 U% @+ j8 v
| ├──15-3 DCGAN网络架构与流程解读 .mp4 16.84M
; U ~" V, s K$ X8 c| ├──15-4 网络架构设计 .mp4 29.14M
3 h2 U+ Z( _, h1 u; g. F2 G| └──15-5 损失函数定义与训练 .mp4 39.30M: c# z9 _) X( ~* a* N& B0 [. ~
├──16.CycleGan实战
5 q5 O$ F$ Q' s$ x0 D8 L/ s1 ]: E| ├──16-1 CycleGan网络所需数据 .mp4 29.60M
& S! j) D9 k+ h" I" N6 k| ├──16-10 判别网络模块构造 .mp4 20.60M f2 d9 N' T3 j' o# v3 I0 Y
| ├──16-11 损失函数：identity loss计算方法 .mp4 39.50M; p% G& Z- Q# W
| ├──16-12 生成与判别损失函数指定 .mp4 53.89M
( {8 u( {9 t. n| ├──16-13 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp4 25.88M
4 d( Z& g) u6 k- b; G| ├──16-2 CycleGan整体网络架构 .mp4 21.20M
/ a0 Q- P) i$ u; a9 Y* p| ├──16-3 PatchGan判别网络原理 .mp4 10.98M
: y5 \( v+ x/ G8 N( y* c! K| ├──16-4 数据与环境配置 .mp4 25.73M
' h9 P. O9 [" u9 P% O| ├──16-5 生成与判别器损失函数定义 .mp4 40.56M
/ t( r3 h" a% a. v( I| ├──16-6 整体损失模块解读 .mp4 66.63M
7 q# }9 I2 L4 k3 `& ?, I' r| ├──16-7 Cycle开源项目简介 .mp4 30.04M4 z# C/ B/ U& c/ t
| ├──16-8 数据读取与预处理操作 .mp4 47.99M: ~9 f9 U1 c4 b$ _
| └──16-9 生成网络模块构造 .mp4 50.15M
) Q. V; O- g- r: l├──17.Resnet实战 5 m4 A3 P! k9 p. v7 T4 p
| ├──17-1 额外补充-Resnet论文解读 .mp4 54.32M- Z( J3 `, q" E; B, R
| ├──17-2 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp4 18.56M
% E7 }: d* E- D| ├──17-3 项目结构概述 .mp4 16.47M( u- x, ^* Q+ T
| ├──17-4 数据集处理方法 .mp4 25.02M6 a8 i$ C; I# K+ Z/ }2 I
| ├──17-5 训练数据构建 .mp4 28.75M" B: ~# V8 C' m3 C- o
| ├──17-6 网络架构层次解读 .mp4 32.16M, L! f( |9 M% C" W% e$ `) r
| ├──17-7 前向传播配置 .mp4 32.33M# Y& y' z) [# _: i, k+ e0 ~. H
| └──17-8 训练resnet模型 .mp4 31.20M4 E0 i1 ^% ^- W2 x: J2 A: d
├──18.Tensorflow初识
) y" v& ~3 j$ P| ├──18-1 Tensorflow简介与安装 .mp4 72.63M7 A+ D2 X0 A2 E' G- R
| ├──18-2 Tensorflow中的变量 .mp4 29.99M
, i, D& s9 v0 s0 ]9 R- ^; ^| ├──18-3 变量常用操作 .mp4 58.10M8 t- W# N8 y8 i' i! T
| ├──18-4 实现线性回归算法 .mp4 63.34M" ^/ S+ z& E, L4 f+ _9 O1 O2 ?
| ├──18-5 Mnist数据集简介 .mp4 56.89M
# {2 E# s. E9 W, k2 U2 S* L, l- `| └──18-6 逻辑回归算法 .mp4 62.86M
% H5 N) m7 D3 P6 n├──19.Tensorflow神经网络 / y1 ^( V* y6 o6 i
| ├──19-1 神经网络结构 .mp4 68.83M o) t' O, w# g6 v" U3 h. b" h
| ├──19-2 卷积网络结构基本定义 .mp4 43.47M
+ D& f7 m8 l1 o, g7 G0 U| ├──19-3 卷积神经网络迭代 .mp4 46.76M
9 n4 n; X! ^& |; K| └──19-4 Cifar-10图像分类任务 .mp4 52.87M
3 ~* j! j5 K2 }) f u* B├──20.卷积神经网络实战
( h7 \# |) j8 W' a( l" W5 || ├──20-1 卷积神经网络实战：猫狗识别 .mp4 62.81M
* d8 O$ |- ]! c; Q5 X2 p| ├──20-2 数据读取 .mp4 56.97M
I% z3 t3 x% }| ├──20-3 网络架构 .mp4 88.35M
# ^6 F9 [: J1 r- ?/ _| ├──20-4 网络迭代训练 .mp4 77.49M: v, j" J8 l! u! }
| └──20-5 测试效果 .mp4 38.41M
& a0 }$ e6 L: a2 \' R8 X0 q├──21.递归神经网络模型 / K1 m( H9 j2 Q7 ^1 g
| ├──21-1 RNN网络基本架构 .mp4 30.61M& Z) V9 R3 Y' x, ]2 T2 M. o- b
| ├──21-2 实现RNN网络架构 .mp4 43.52M
, N M2 E" g8 U9 ?) z# a: P7 I| ├──21-3 RNN实现自己的小demo .mp4 66.00M1 I, D; W/ `( F) ~! m: n" j
| └──21-4 RNN预测时间序列 .mp4 88.26M; m( \. _. ?( |8 ~- ?% Y% y
├──22.Alexnet网络 & m, W. b7 l8 k
| ├──22-1 环境配置 .mp4 51.60M1 Q ~1 K" @0 B) _
| ├──22-2 数据读取 .mp4 55.15M
1 b ]3 l. \& @) n& W) i| ├──22-3 网络结构定义 .mp4 49.91M) T1 |" }# L3 ~& r y3 P1 p
| └──22-4 加载训练好参数 .mp4 54.39M2 K/ j) A; p3 `: U, J' P0 w
├──23.Tensorboard可视化模块 ]& y2 N! k1 F; m$ b/ c
| ├──23-1 Tensorboard可视化展示 .mp4 55.22M
5 N3 M. ]0 F, a% u- X$ |$ o9 }| ├──23-2 展示效果 .mp4 68.59M0 s" C! \' w/ }
| ├──23-3 统计可视化展示 .mp4 49.50M, |6 }) q7 G4 n
| └──23-4 参数对结果的影响 .mp4 79.50M7 d5 S; q, f% }9 z- p
├──24.tfrecord数据源制作
4 G) y7 G9 b. [% [! [% I5 s| ├──24-1 生成自己的数据集 .mp4 56.80M) P, |# K& Z+ N" ?
| ├──24-2 读取数据 .mp4 57.80M
$ h# }' @5 l. O; m| ├──24-3 生成数据源 .mp4 82.12M
9 x0 N7 ^3 Z4 }# y1 f7 G( c% j, m| └──24-4 加载tfrecord进行分类任务 .mp4 114.72M2 l6 P( B9 d* r% K% }
├──25. CNN文本分类
7 n- s0 ?3 j2 B7 v; R9 l| ├──25-1 CNN文本分类任务概述 .mp4 50.32M# \ k0 j2 b. e1 R) M
| ├──25-2 文本分类任务特征定义 .mp4 69.12M
4 R. F6 F, H: f4 D- Z| ├──25-3 卷积网络定义 .mp4 24.54M
8 ~; E5 V: T4 p9 e$ t& e| └──25-4 完成预测分类任务 .mp4 70.52M- |! P5 X; E- \1 e9 M6 j
├──26.Resnet残差网络
2 |3 q [$ J* v1 s3 s$ F| ├──26-1 Resnet网络原理 .mp4 58.30M' E \: Q O0 T/ G1 ]9 z' a
| ├──26-2 网络流程设计 .mp4 51.54M
: G7 @) y+ G$ z K. V A. z; Y| └──26-3 残差网络细节 .mp4 77.40M' x* x. q( R4 w9 E
├──27.Tensorflow项目实战
; N8 Q- K" S3 a8 ~7 V1 C: L| ├──27-1 Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成 .mp4 49.22M- _% m# Q5 P/ C
| ├──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
: x' ^% g6 |; n& N( g- Z2 n| ├──27-3 Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义 .mp4 54.25M3 {1 W4 ^ p) _
| └──27-4 Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果 .mp4 50.21M
8 v4 }5 z; F6 O1 l; z6 L└──资料+代码 .7z 5.43G5 w/ ]0 y* L7 y" S. H
1 C( y P O# G7 M
" a) B% ?- W+ O1 Z- m9 J* h
0 b" A7 J! s. s/ a. w
4 |7 `4 g* G; L9 S, G资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见* J! m) h d8 G B! d
+ b$ v$ I' |3 o
. K) Q8 y9 ~$ h$ }- W" J' b' A3 c8 l
# l/ C- ]$ f2 u; Y3 q% z( c1 G% p3 a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
