人工智能 keras项目实战 2021

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├─视频
│      1 Keras项目实战课程概述.mp4
│      2 简介与安装.mp4
│      3 训练自己的数据集整.mp4
│      4 数据加载与预处理.mp4
│      5 搭建网络模型.mp4
│      6 学习率对结果的影响.ts
│      7 Drop-out操作.ts
│      8 权重初始化方法对比.ts
│      9 初始化标准差对结果的影响.ts
│      10 正则化对结果的影响.ts
│      11 加载模型进行测试.ts
│      12 卷积层构造.ts
│      13 整体流程.ts
│      14 BatchNormalization效果.ts
│      15 参数对比.ts
│      16 网络测试效果.mp4
│      17 时间序列模型.ts
│      18 网络结构与参数定义.ts
│      19 构建LSTM模型.ts
│      20 训练模型与效果展示.ts
│      21 多序列预测结果.ts
│      22 股票数据预测.ts
│      23 数据预处理.ts
│      24 预测结果展示.ts
│      25 文本数据读取预处理.ts
│      26 基本模型.ts
│      27 Embeeding-layer效果.ts
│      28 准备词向量数据.ts
│      29 词嵌入训练结果.ts
│      30 加入LSTM层效果.ts
│      31 加入卷积层效果.ts
│      32 参数调优.ts
│      33 多标签解决方案.ts
│      34 多标签网络训练与测试.ts
│      35 多输出网络解决方案.ts
│      36 多输出网络训练与测试.ts
│      37 DIY你的数据集.ts
│      38 数据增强概述.ts
│      39 图像数据变换.ts
│      40 数据增强效果.ts
│      41 对抗生成网络通俗解释.mp4
│      42 GAN网络组成.ts
│      43 判别网络设计.ts
│      44 生成网络定义.ts
│      45 标签制作.ts
│      46 训练与测试网络模型.ts
│      47 DCGAN网络.ts
│      48 迁移学习的目标.mp4
│      49 迁移学习策略.ts
│      50 Resnet原理.ts
│      51 Resnet网络细节.ts
│      52 Resnet基本处理操作.ts
│      53 shortcut模块.ts
│      54 加载训练好的权重.ts
│      55 迁移学习效果对比.ts
│      56 数据与目标.ts
│      57 字符表制作.ts
│      58 数据读取.ts
│      59 数据增强.ts
│      60 网络模型.ts
│      61 测试效果.ts
│      62 网络模型解读.ts
│      63 数据介绍与读取.ts
│      64 配置文件制作.ts
│      65 编码器模型.ts
│      66 解码器模型.ts
│      67 制作训练batch数据.ts
│      68 测试数据准备.ts
│      69 完成测试模块.ts
│      70 模板目录结构.mp4
│      71 模型与训练结构.ts
│      72 评论数据集与任务目标.ts
│      73 数据准备.ts
│      74 模型整体架构.ts
│      75 准备模型.ts
│      76 训练网络.ts
│      77 多标签训练.ts
│      
└─keras代码课件
        keras.pptx
        第二,三章：搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
        第四章：LSTM时间序列预测任务.zip
        第五章：文本分类实战.zip
        第六章：多标签与多输出.zip
        第七章：数据增强.zip
        第八章：对抗生成网络.zip
        第九章：迁移学习.zip
        第十章：地址邮编多序列预测.zip
        第十一章：seq2seq网络实战.zip
        第十二章：实战模板总结.zip

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