深度学习之神经网络(CNN&RNN&GAN)算法原理+实战–带源码课件-夸克网盘资源下载-桔子搜

本课程使用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN），通过图像分类、文本分类、图像风格转换、图像文本生成、图像翻译等项目，深度掌握算法调参以及使用Tensorflow进行编程的能力。

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【imooc-259】深度学习之神经网络(CNN&RNN&GAN)算法原理+实战 - 带源码课件11.29GB

第1章课程介绍45.43MB

1-1 课程导学.mp445.43MB

第2章神经网络入门797.82MB

2-1 机器学习、深度学习简介.mp452.08MB

2-2 神经元-逻辑斯底回归模型.mp422.6MB

2-3 神经元多输出.mp427.53MB

2-4 梯度下降.mp452.72MB

2-5 数据处理与模型图构建(1).mp4101.93MB

2-6 数据处理与模型图构建(2).mp469.8MB

2-7 神经元实现（二分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4323.17MB

2-8 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4148MB

第3章卷积神经网络278.48MB

3-1 神经网络进阶.mp448.9MB

3-2 卷积神经网络（1）.mp461.43MB

3-3 卷积神经网络（2）.mp439.64MB

3-4 卷积神经网络实战.mp4128.51MB

第4章卷积神经网络进阶769.84MB

4-1 卷积神经网络进阶（alexnet）.mp451.16MB

4-2 卷积神经网络进阶（ggnet-Resnet）.mp473.32MB

4-3 卷积神经网络进阶（inception-mobile-net）.mp455.36MB

4-4 GG-ResNet实战（1）.mp4160.86MB

4-5 GG-ResNet实战（2）.mp4176.79MB

4-6 Inception-mobile_net（1）.mp4120.62MB

4-7 Inception-mobile_net（2）.mp4131.72MB

第5章卷积神经网络调参1.5GB

5-1 adagrad_adam.mp424.03MB

5-2 激活函数到调参技巧（1）.mp461.36MB

5-3 激活函数到调参技巧（2）.mp447.78MB

5-4 Tensorboard实战（1） (1).mp4212.41MB

5-4 Tensorboard实战（1）.mp4145.2MB

5-6 fine-tune-实战.mp4172.79MB

5-7 actiation-initializer-optimizer-实战.mp4179.67MB

5-8 图像增强api使用.mp4149.58MB

5-9 图像增强实战.mp4212.98MB

5-10 批归一化实战（1）.mp4155.78MB

5-11 批归一化实战（2）.mp4171.61MB

第6章图像风格转换899.64MB

6-1 卷积神经网络的应用.mp446.32MB

6-2 卷积神经网络的能力.mp453.99MB

6-3 图像风格转换1算法.mp433.31MB

6-4 GG16预训练模型格式.mp431.67MB

6-5 GG16预训练模型读取函数封装.mp469.19MB

6-6 GG16模型搭建与载入类的封装.mp4162.32MB

6-7 图像风格转换算法定义输入与调用GG-Net.mp487.65MB

6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算.mp4109.07MB

6-9 图像风格转换训练流程代码实现.mp4194.86MB

6-10 图像风格转换效果展示.mp452.21MB

6-11 图像风格转换2算法.mp442.97MB

6-12 图像风格转换3算法.mp416.09MB

第7章循环神经网络1.29GB

7-1 序列式问题.mp414.22MB

7-2 循环神经网络.mp464.55MB

7-3 长短期记忆网络.mp426.19MB

7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN).mp433.84MB

7-5 基于CNN的文本分类模型(TextCNN).mp455.55MB

7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp447.87MB

7-7 数据预处理之分词.mp4130.56MB

7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp472.16MB

7-9 实战代码模块解析.mp419.22MB

7-10 超参数定义.mp452.15MB

7-11 词表封装与类别封装.mp4107.89MB

7-12 数据集封装.mp4109.15MB

7-13 计算图输入定义.mp468.48MB

7-14 计算图实现.mp487.17MB

7-15 指标计算与梯度算子实现.mp454.41MB

7-16 训练流程实现.mp492.92MB

7-17 LSTM单元内部结构实现.mp4173.57MB

7-18 TextCNN实现.mp4107.44MB

7-19 循环神经网络总结.mp42.77MB

第8章图像生成文本1.17GB

8-1 图像生成文本问题引入⼊.mp459.64MB

8-2 图像生成文本评测指标.mp417.58MB

8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本.mp414.17MB

8-4 Multi-Modal RNN模型.mp427.17MB

8-5 Show and Tell模型.mp47.5MB

8-6 Show attend and Tell 模型.mp449.86MB

8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp414.55MB

8-8 图像生成文本模型对比与总结.mp410MB

8-9 数据介绍，词表生成.mp486.17MB

8-10 图像特征抽取(1)-文本描述文件解析.mp460.68MB

8-11 图像特征抽取(2)-Inception3预训练模型抽取图像特征.mp487.06MB

8-12 输入输出文件与默认参数定义.mp439.6MB

8-13 词表载入.mp458.15MB

8-14 文本描述转换为ID表示.mp438.32MB

8-15 ImageCaptionData类封装-图片特征读取.mp483.01MB

8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成.mp4155.48MB

8-17 计算图构建-辅助函数实现.mp442.36MB

8-18 计算图构建-图片与词语embedding.mp494.62MB

8-19 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现.mp4161.85MB

8-20 训练流程代码.mp477.73MB

8-21 文本生成图像问题引入与本节课总结.mp417.1MB

第9章对抗神经网络1.86GB

9-1 对抗生成网络原理.mp4213.04MB

9-2 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1).mp424.43MB

9-3 反卷积.mp436.53MB

9-4 深度卷积对抗生成网络DCGAN(2)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp421.38MB

9-5 图像翻译Pix2Pix_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp446.54MB

9-6 无配对图像翻译CycleGAN(1)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp417.38MB

9-7 无配对图像翻译CycleGAN(2)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp426.75MB

9-8 多领域图像翻译StarGAN_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp443.43MB

9-9 文本生成图像Text2Img_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp437.93MB

9-10 对抗生成网络总结_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp48.22MB

9-11 DCGAN实战引⼊.mp4103.45MB

9-12 数据生成器实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp477.14MB

9-13 DCGAN生成器器实现.mp4720.84MB

9-14 DCGAN判别器实现.mp4334.9MB

9-15 DCGAN计算图构建实现与损失函数实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp465.66MB

9-16 DCGAN训练算子实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp448.96MB

9-17 训练流程实现与效果展示_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp482.4MB

第10章自动机器学习网络-AutoML137.76MB

10-1 AutoML引入_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp413.6MB

10-2 自动网络结构搜索算法一_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp444.43MB

10-3 自动网络结构搜索算法一的分布式训练_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp427.67MB

10-4 自动网络结构搜索算法二_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp426.62MB

10-5 自动网络结构搜索算法三_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp425.44MB

第11章课程总结33.66MB

11-1 课程总结.mp433.66MB

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