深度学习框架Tensorflow实战

久日与至

深度学习框架Tensorflow实战
) n2 U4 Z, O2 {; X├──01.tensorflow环境安装  
; `, B0 v# n, g- e* C2 l|   ├──1-1 课程简介 .mp4  3.84M
1 a3 S- _, n. S. K, m4 F; X|   ├──1-2 Tensorflow2版本简介与心得 .mp4  32.74M
# W" n+ E# t# V( X" E# y1 n|   ├──1-3 Tensorflow2版本安装方法 .mp4  34.47M
|   └──1-4 tf基础操作 .mp4  20.11M
├──02.神经网络  
|   ├──2-1 深度学习要解决的问题 .mp4  20.99M
: c" y2 V3 n9 }" }/ U+ W. I3 z|   ├──2-10 神经网络架构细节 .mp4  43.70M
* X2 f& Q; f( {0 ?7 x|   ├──2-11 神经元个数对结果的影响 .mp4  41.92M
/ C  n; ~9 J# ^1 i- u$ L( x|   ├──2-12 正则化与激活函数 .mp4  26.73M
2 ]) _) B8 s$ ]|   ├──2-13 神经网络过拟合解决方法 .mp4  36.73M
|   ├──2-2 深度学习应用领域 .mp4  59.04M
|   ├──2-3 计算机视觉任务 .mp4  19.50M
|   ├──2-4 视觉任务中遇到的问题 .mp4  37.09M
|   ├──2-5 得分函数 .mp4  19.12M
/ F% V/ R' ^7 ]5 g, X|   ├──2-6 损失函数的作用 .mp4  32.62M
% V0 X9 d7 l8 y/ s3 G|   ├──2-7 前向传播整体流程 .mp4  38.49M
- Z; v; b5 K5 U' i  j- h; d) c|   ├──2-8 返向传播计算方法 .mp4  24.87M
|   └──2-9 神经网络整体架构 .mp4  31.47M
├──03.回归任务  
|   ├──3-1 任务目标与数据集简介 .mp4  25.97M
/ N% `3 I+ a, z8 K, E1 d+ y# S|   ├──3-2 建模流程与API文档 .mp4  25.28M
4 \+ x) B/ g- g7 m' t# ^+ ]. F|   ├──3-3 网络模型训练 .mp4  29.95M
6 k, I/ E8 M/ ^, S; m|   ├──3-4 模型超参数调节与预测结果展示 .mp4  42.57M
0 R2 [) T$ y* c  A+ _1 R|   ├──3-5 分类模型构建 .mp4  40.33M
: b% v7 @3 E4 E/ X' G4 G& a6 s3 F|   ├──3-6 tf.data模块解读 .mp4  29.19M
& _+ Q$ q7 X; |  }# ^& l& J" t5 I  ^|   └──3-7 模型保存与读取实例 .mp4  47.86M
├──04.卷积神经  
& w; G" u7 t8 D) B1 U|   ├──4-1 卷积网络应用领域 .mp4  26.64M
|   ├──4-10 VGG网络架构 .mp4  20.55M
* |  d# K7 C* e! t% G|   ├──4-11 残差网络Resnet .mp4  18.38M
$ o5 \  P- ?* r, |1 f4 B|   ├──4-12 感受野的作用 .mp4  16.77M
$ ]8 B  H. j& s6 P9 l|   ├──4-2 卷积的作用 .mp4  23.60M
4 |* u" I& C* ~2 K, C|   ├──4-3 卷积特征值计算方法 .mp4  22.68M
+ ^* J$ Y8 _  j9 ^$ R6 R" D+ i|   ├──4-4 得到特征图表示 .mp4  18.47M
. e7 }1 c( p0 A$ d4 Y|   ├──4-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4  20.39M
|   ├──4-6 边缘填充方法 .mp4  17.93M
|   ├──4-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4  22.04M
. a, O1 g0 w, }8 \3 {6 y|   ├──4-8 池化层的作用 .mp4  11.33M
|   └──4-9 整体网络架构 .mp4  17.99M
& u; S( I/ d0 S3 H0 Z├──05.识别实战  
0 G% g# J; N9 S0 ~) d+ y( r|   ├──5-1 猫狗识别任务与数据简介 .mp4  18.22M
|   ├──5-2 卷积网络涉及参数解读 .mp4  25.91M
, _4 B! O; w0 k6 U7 Y& b# q" {( {|   ├──5-3 网络架构配置 .mp4  28.13M
|   └──5-4 卷积模型训练与识别效果展示 .mp4  42.36M
├──06.图像数据增强  
|   ├──6-1 数据增强概述 .mp4  39.30M
|   ├──6-2 图像数据变换 .mp4  66.27M
|   └──6-3 猫狗识别任务数据增强实例 .mp4  20.99M
├──07.迁移学习实战  
1 y$ P' w8 K* h, t* A- M( V|   ├──7-1 迁移学习的目标 .mp4  13.29M
|   ├──7-2 迁移学习策略 .mp4  16.08M
6 E( e- \$ `# x|   ├──7-3 Resnet原理 .mp4  60.19M
& @8 y- E, I- r5 ?* ^' O4 m|   ├──7-4 加载训练好的经典网络模型 .mp4  34.20M
% b& L4 E" }% c8 W% y|   ├──7-5 Callback模块与迁移学习实例 .mp4  39.86M
$ L6 I- V1 t7 N2 B) z|   ├──7-6 tfrecords数据源制作方法 .mp4  34.13M
|   └──7-7 图像数据处理实例 .mp4  35.44M
0 u* @; I7 i$ o3 B8 L# F% A2 ~. @├──08.递归神经网络与词向量  
$ ?5 n, b" B# B0 J" P|   ├──8-1 RNN网络架构解读 .mp4  22.98M
' h  X$ R6 |# N, Q% F3 M|   ├──8-2 词向量模型通俗解释 .mp4  21.22M
|   ├──8-3 模型整体框架 .mp4  27.36M
+ Q2 Z5 l5 {/ L|   ├──8-4 训练数据构建 .mp4  15.78M
|   ├──8-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp4  22.57M
|   └──8-6 负采样方案 .mp4  23.13M
├──09.词向量模型  
+ S$ v+ K" O+ R0 o# `|   ├──9-1 任务流程解读 .mp4  17.70M
) c% F, o( P; _9 p% G* A2 m/ U|   ├──9-2 模型定义参数设置 .mp4  16.81M
4 P5 J: ^: r9 E|   ├──9-3 文本词预处理操作 .mp4  16.19M
|   ├──9-4 训练batch数据制作 .mp4  43.05M
|   └──9-5 损失函数定义与训练结果展示 .mp4  29.75M
6 f* k# S, I. L; A' u7 I├──10.LSTM文本分类任务实战  
|   ├──10-1 任务目标与数据介绍 .mp4  21.49M
|   ├──10-2 RNN模型输入数据维度解读 .mp4  18.60M
|   ├──10-3 数据映射表制作 .mp4  34.69M
|   ├──10-4 embedding层向量制作 .mp4  38.82M
/ @" U5 s2 f8 g' r  v  }% ^. I|   ├──10-5 数据生成器构造 .mp4  35.14M
, H; I, Z( n+ x& M|   ├──10-6 双向RNN模型定义 .mp4  19.69M
0 A& x! s8 L9 Z" O$ H|   ├──10-7 自定义网络模型架构 .mp4  41.49M
|   ├──10-8 训练策略指定 .mp4  22.92M
4 c  Z% x. Z1 q8 W|   └──10-9 训练文本分类模型 .mp4  30.81M
├──11.CNN网络实战  
|   ├──11-1 CNN应用于文本任务原理解析 .mp4  23.38M
' h! `7 L, [" n  p1 C|   ├──11-2 整体流程解读 .mp4  20.59M
6 F& c! M) ^4 E- m/ J, p  h|   └──11-3 网络架构设计与训练 .mp4  40.89M
6 E0 X  Q. S9 g; D├──12.时间序列预测  
|   ├──12-1 任务目标与数据源 .mp4  18.44M
|   ├──12-2 构建时间序列数据 .mp4  26.15M
|   ├──12-3 训练时间序列数据预测结果 .mp4  29.79M
|   ├──12-4 多特征预测结果 .mp4  24.32M
1 \5 I1 d9 D+ O9 T7 k% H0 e* ~|   └──12-5 序列结果预测 .mp4  15.19M
├──13.框架BERT  
' ?) g  T' O8 Q& v# V|   ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp4  11.28M
|   ├──13-10 训练实例 .mp4  23.51M
/ A7 M! n% d: o/ Z|   ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp4  23.32M
|   ├──13-3 注意力机制的作用 .mp4  15.95M
|   ├──13-4 self-attention计算方法 .mp4  23.89M
6 J9 \0 A. t+ u2 \9 U3 ?' ]|   ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp4  21.35M
: x- V* m, f' L$ J|   ├──13-6 Multi-head的作用 .mp4  20.10M
|   ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp4  17.16M
|   ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp4  22.55M
|   └──13-9 BERT模型训练方法 .mp4  20.74M
! x( J2 a" p1 [6 B0 a8 y├──14.BERT实战  
|   ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp4  30.48M
|   ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp4  55.59M
5 v) o! ~5 M' \, I|   ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp4  45.84M
9 k  B# N) f* G7 N7 ?2 V- x|   ├──14-12 训练BERT模型 .mp4  45.87M
; E$ c0 s0 u1 x  r1 N: V6 |( H|   ├──14-2 项目参数配置 .mp4  53.10M
; \& Q( t# p, a, j* x; }' p|   ├──14-3 数据读取模块 .mp4  40.40M
8 d+ M% R/ _+ }# r' ]|   ├──14-4 数据预处理模块 .mp4  43.13M
|   ├──14-5 tfrecord制作 .mp4  53.83M
) m( V9 z. G% \( [# e" y4 N|   ├──14-6 Embedding层的作用 .mp4  33.81M
# [5 A/ I- _+ H7 s; j9 D; c|   ├──14-7 加入额外编码特征 .mp4  44.61M
, A0 @9 X  f9 I# @3 L; M1 R|   ├──14-8 加入位置编码特征 .mp4  24.95M
% ~: r# ?- L( X: x. C& m+ W% B' l6 K|   └──14-9 mask机制 .mp4  43.04M
├──15.对抗生成网络实战  
: k, Y- ]9 w) y+ A: Y& r|   ├──15-1 对抗生成网络通俗解释 .mp4  21.20M
# s3 ?" e. w! T! W3 q* m7 K|   ├──15-2 GAN网络组成 .mp4  11.31M
|   ├──15-3 DCGAN网络架构与流程解读 .mp4  16.84M
|   ├──15-4 网络架构设计 .mp4  29.14M
' i8 l& X0 K+ a1 U0 {) S: n|   └──15-5 损失函数定义与训练 .mp4  39.30M
├──16.CycleGan实战  
2 N  N- h: h5 K6 n1 s, _|   ├──16-1 CycleGan网络所需数据 .mp4  29.60M
$ n5 Y6 j- ~: P) b|   ├──16-10 判别网络模块构造 .mp4  20.60M
7 {6 L: ~7 f; }) E) B. ]; o|   ├──16-11 损失函数：identity loss计算方法 .mp4  39.50M
: H$ G3 b' l' F$ g4 \. s1 x- w|   ├──16-12 生成与判别损失函数指定 .mp4  53.89M
|   ├──16-13 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp4  25.88M
|   ├──16-2 CycleGan整体网络架构 .mp4  21.20M
|   ├──16-3 PatchGan判别网络原理 .mp4  10.98M
( N+ [% A$ Q, O# D. Z|   ├──16-4 数据与环境配置 .mp4  25.73M
|   ├──16-5 生成与判别器损失函数定义 .mp4  40.56M
|   ├──16-6 整体损失模块解读 .mp4  66.63M
|   ├──16-7 Cycle开源项目简介 .mp4  30.04M
. v2 s. B3 s; y' b4 X0 d4 p|   ├──16-8 数据读取与预处理操作 .mp4  47.99M
|   └──16-9 生成网络模块构造 .mp4  50.15M
5 H* W  t5 l0 h! ~% \. C├──17.Resnet实战  
|   ├──17-1 额外补充-Resnet论文解读 .mp4  54.32M
. F  i  N3 ?. Y7 ?9 H/ h  s|   ├──17-2 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp4  18.56M
: L: U9 m  j$ N- C* j% D8 X' J|   ├──17-3 项目结构概述 .mp4  16.47M
|   ├──17-4 数据集处理方法 .mp4  25.02M
2 i  \; V7 H. f7 j|   ├──17-5 训练数据构建 .mp4  28.75M
* j4 \) Q. \  i6 e|   ├──17-6 网络架构层次解读 .mp4  32.16M
|   ├──17-7 前向传播配置 .mp4  32.33M
|   └──17-8 训练resnet模型 .mp4  31.20M
├──18.Tensorflow初识  
|   ├──18-1 Tensorflow简介与安装 .mp4  72.63M
, g+ L' l/ i) C, |5 }|   ├──18-2 Tensorflow中的变量 .mp4  29.99M
0 H* U$ \! O# U. ?1 X- S|   ├──18-3 变量常用操作 .mp4  58.10M
|   ├──18-4 实现线性回归算法 .mp4  63.34M
: U: W  `6 \& i0 b! S1 F|   ├──18-5 Mnist数据集简介 .mp4  56.89M
* L4 `& ~( O' j% W' ~|   └──18-6 逻辑回归算法 .mp4  62.86M
  A* Y2 T3 W% r$ k* G9 _├──19.Tensorflow神经网络  
|   ├──19-1 神经网络结构 .mp4  68.83M
" W7 c% `$ \5 h- v" G8 l- Z|   ├──19-2 卷积网络结构基本定义 .mp4  43.47M
|   ├──19-3 卷积神经网络迭代 .mp4  46.76M
) g$ {8 ^) w* R. |/ f6 ?8 U|   └──19-4 Cifar-10图像分类任务 .mp4  52.87M
' w* F. }! x% z" ?├──20.卷积神经网络实战  
|   ├──20-1 卷积神经网络实战：猫狗识别 .mp4  62.81M
. }( I' K3 R% |: p0 r% ||   ├──20-2 数据读取 .mp4  56.97M
|   ├──20-3 网络架构 .mp4  88.35M
|   ├──20-4 网络迭代训练 .mp4  77.49M
|   └──20-5 测试效果 .mp4  38.41M
├──21.递归神经网络模型  
/ s0 a  _$ H5 U" M' E0 U; X|   ├──21-1 RNN网络基本架构 .mp4  30.61M
|   ├──21-2 实现RNN网络架构 .mp4  43.52M
3 K4 C" V# z% _/ f0 ~4 W|   ├──21-3 RNN实现自己的小demo .mp4  66.00M
5 ^+ o9 @* R9 C6 n|   └──21-4 RNN预测时间序列 .mp4  88.26M
├──22.Alexnet网络  
' z" A: v. Q8 z|   ├──22-1 环境配置 .mp4  51.60M
" N' _3 k* z- _/ L/ t' \; Z|   ├──22-2 数据读取 .mp4  55.15M
! H; X4 d! j4 P|   ├──22-3 网络结构定义 .mp4  49.91M
/ b. P/ W4 y* ]& g. u; r+ C5 M|   └──22-4 加载训练好参数 .mp4  54.39M
├──23.Tensorboard可视化模块  
# ]8 u$ u9 ?# u* p7 T0 `|   ├──23-1 Tensorboard可视化展示 .mp4  55.22M
|   ├──23-2 展示效果 .mp4  68.59M
3 x% c) S- o4 ~- W$ }' S1 K5 d% H|   ├──23-3 统计可视化展示 .mp4  49.50M
|   └──23-4 参数对结果的影响 .mp4  79.50M
  _5 C( ]8 r5 k├──24.tfrecord数据源制作  
|   ├──24-1 生成自己的数据集 .mp4  56.80M
% `$ h5 ~; }+ K1 g( s|   ├──24-2 读取数据 .mp4  57.80M
|   ├──24-3 生成数据源 .mp4  82.12M
|   └──24-4 加载tfrecord进行分类任务 .mp4  114.72M
0 z$ D2 S* i3 R5 E* C- A1 I├──25. CNN文本分类  
|   ├──25-1 CNN文本分类任务概述 .mp4  50.32M
8 b0 N5 ^' K- d9 F: K|   ├──25-2 文本分类任务特征定义 .mp4  69.12M
) ?7 ?, F$ p) N* `$ ]7 [% [# \9 o. {# U. H|   ├──25-3 卷积网络定义 .mp4  24.54M
|   └──25-4 完成预测分类任务 .mp4  70.52M
├──26.Resnet残差网络  
1 @$ |; j) |3 X' P|   ├──26-1 Resnet网络原理 .mp4  58.30M
  O  r0 S( t" f3 e7 N+ z|   ├──26-2 网络流程设计 .mp4  51.54M
3 Q: p! \, w  F, W; Z0 x4 R$ N|   └──26-3 残差网络细节 .mp4  77.40M
3 v2 N- T5 d  ?; l; b% b├──27.Tensorflow项目实战  
3 ?( j& m* g# @7 x+ R3 e|   ├──27-1 Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成 .mp4  49.22M
; t, D/ u1 K/ d! L$ X' b% a|   ├──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
+ A9 z) h) n5 G! Z|   ├──27-3 Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义 .mp4  54.25M
, v2 U) T" w. ]& j% O|   └──27-4 Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果 .mp4  50.21M
└──资料+代码 .7z  5.43G

) T9 U9 s% q/ U( v
# s2 P2 ^  j" I+ C: D- @$ \

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大佬  厉害呀

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学编程 就这儿了

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好好学习 天天向上

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即将学习之路

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资源持续更新 牛

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好，很好，非常好！

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不容易 终于在这里找到了

maxy

天哪终于找到这个课程了

RoaringHiro

不错哟 谢谢楼主