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|
深度学习框架Tensorflow实战! }' U* i$ z! N( u8 w# |7 {9 `
├──01.tensorflow环境安装 5 H: ?9 ~1 g9 d5 s$ V; n
| ├──1-1 课程简介 .mp4 3.84M
- p% o6 R% B; Z| ├──1-2 Tensorflow2版本简介与心得 .mp4 32.74M
1 f" ]% V8 |- ?' ?3 B2 X5 R* A| ├──1-3 Tensorflow2版本安装方法 .mp4 34.47M
% P2 X" A5 B+ n5 G6 `/ I5 `| └──1-4 tf基础操作 .mp4 20.11M
. y( w p* w7 N, z0 {├──02.神经网络 : O' b" \( j2 L0 ?4 w
| ├──2-1 深度学习要解决的问题 .mp4 20.99M
6 T: v: c5 Z: }: `| ├──2-10 神经网络架构细节 .mp4 43.70M
/ a. N' L- ~6 ^1 U. S| ├──2-11 神经元个数对结果的影响 .mp4 41.92M
* o2 f( g4 Q+ J3 E| ├──2-12 正则化与激活函数 .mp4 26.73M
9 n: a: Q$ k5 X4 f) }5 y; V. T| ├──2-13 神经网络过拟合解决方法 .mp4 36.73M
# o( \0 ?7 a+ S& u F| ├──2-2 深度学习应用领域 .mp4 59.04M1 A$ ^, B* b3 j3 S
| ├──2-3 计算机视觉任务 .mp4 19.50M
* J) |, _9 \$ S0 l3 O L6 q| ├──2-4 视觉任务中遇到的问题 .mp4 37.09M
# n, _. t7 z- M" e7 {# h| ├──2-5 得分函数 .mp4 19.12M% i# O' h( \# r/ y8 }( ~! l( L
| ├──2-6 损失函数的作用 .mp4 32.62M: a) b" s1 l; o* g
| ├──2-7 前向传播整体流程 .mp4 38.49M/ D& l( z4 r2 Z4 E; w# n& p$ t* l
| ├──2-8 返向传播计算方法 .mp4 24.87M+ a0 ]% [( `* J7 w
| └──2-9 神经网络整体架构 .mp4 31.47M
& ?5 q$ B9 ]+ I m% m├──03.回归任务 9 W7 J6 h7 m% b9 K! e" E
| ├──3-1 任务目标与数据集简介 .mp4 25.97M) E8 ]. \. P# y$ O7 q
| ├──3-2 建模流程与API文档 .mp4 25.28M! ?+ t' Y. y6 v2 U* _. M
| ├──3-3 网络模型训练 .mp4 29.95M
' Y _- |$ ]- H5 `0 _| ├──3-4 模型超参数调节与预测结果展示 .mp4 42.57M
0 Q2 N- J% \. ~% |# @# x0 ~# l| ├──3-5 分类模型构建 .mp4 40.33M# M9 y' ?2 z. b/ b6 ?
| ├──3-6 tf.data模块解读 .mp4 29.19M
6 d3 _( R; B1 Q2 n| └──3-7 模型保存与读取实例 .mp4 47.86M
b& l* v$ T, g8 t6 _! w1 x├──04.卷积神经 0 |# p }: Q) y9 l
| ├──4-1 卷积网络应用领域 .mp4 26.64M
2 t. _) B5 z9 X8 Q! T| ├──4-10 VGG网络架构 .mp4 20.55M- n' {) r* c Y& L( ?8 s
| ├──4-11 残差网络Resnet .mp4 18.38M$ ~3 A9 }4 s# T! _" W: p3 }0 Y
| ├──4-12 感受野的作用 .mp4 16.77M
- u. m( R) I' f& ]+ ~! j| ├──4-2 卷积的作用 .mp4 23.60M" D" Y O, ^# `, i. v& n9 V8 Z9 @, y
| ├──4-3 卷积特征值计算方法 .mp4 22.68M% q4 f0 Z- N$ ^7 |6 k/ _5 Y1 x2 `
| ├──4-4 得到特征图表示 .mp4 18.47M
7 W6 @3 K' u/ U* y| ├──4-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4 20.39M8 }- f k, j, i; `, F" F
| ├──4-6 边缘填充方法 .mp4 17.93M9 R& k/ u' m- L
| ├──4-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4 22.04M) V7 U4 _3 z4 \2 p) `6 ~$ X) _7 v
| ├──4-8 池化层的作用 .mp4 11.33M
( \. r3 G) {; Z. c| └──4-9 整体网络架构 .mp4 17.99M9 j, I" v$ N8 k$ m# a: ? K
├──05.识别实战
$ i" Z7 Q9 L. K4 R| ├──5-1 猫狗识别任务与数据简介 .mp4 18.22M: U% b, D; Y$ w: T
| ├──5-2 卷积网络涉及参数解读 .mp4 25.91M
0 p* [, w* j5 v3 i+ I| ├──5-3 网络架构配置 .mp4 28.13M
/ J1 t. ^7 l1 |3 e| └──5-4 卷积模型训练与识别效果展示 .mp4 42.36M9 O/ Z- l& I; D9 x8 H4 }5 `4 Q# o
├──06.图像数据增强 9 |3 ^7 @; [% a
| ├──6-1 数据增强概述 .mp4 39.30M
. ^5 a3 u4 _( t: l( Q; I3 a| ├──6-2 图像数据变换 .mp4 66.27M% p+ R) _2 G [: _
| └──6-3 猫狗识别任务数据增强实例 .mp4 20.99M
" i5 h% c- H% W x├──07.迁移学习实战
5 F1 t/ j$ Z) R8 x/ O| ├──7-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M
+ j+ H: L6 p6 I7 n. o| ├──7-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M: F! R- h" b. T% A
| ├──7-3 Resnet原理 .mp4 60.19M9 Y/ ~/ }1 W1 s- C: D7 ^- p$ s
| ├──7-4 加载训练好的经典网络模型 .mp4 34.20M4 i/ E( t7 H/ r" S: ~7 h
| ├──7-5 Callback模块与迁移学习实例 .mp4 39.86M7 c" ~" _! L) e. c
| ├──7-6 tfrecords数据源制作方法 .mp4 34.13M
. v' {+ _8 a4 z| └──7-7 图像数据处理实例 .mp4 35.44M
/ m( s" E- L2 Z+ u, V├──08.递归神经网络与词向量 , g4 s, Z3 \3 d0 z- Y* p
| ├──8-1 RNN网络架构解读 .mp4 22.98M( E3 e* R$ {0 ~; r
| ├──8-2 词向量模型通俗解释 .mp4 21.22M
; l" }6 t) M& o Q9 M) K| ├──8-3 模型整体框架 .mp4 27.36M
% J+ b; e% j8 M* ?( m6 R| ├──8-4 训练数据构建 .mp4 15.78M* l1 `! z. b! q
| ├──8-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp4 22.57M
3 k3 B' O$ O' l6 x! W| └──8-6 负采样方案 .mp4 23.13M
^3 P) T- T& G1 `% X h8 I├──09.词向量模型
1 Z3 m) K0 R2 O) E2 M1 ~: G| ├──9-1 任务流程解读 .mp4 17.70M4 B$ ], s0 h: c4 Q7 e
| ├──9-2 模型定义参数设置 .mp4 16.81M
$ `" x; g% B& m) }3 A| ├──9-3 文本词预处理操作 .mp4 16.19M
, O5 u/ v0 K2 ]: w$ O- w, r| ├──9-4 训练batch数据制作 .mp4 43.05M
G. v2 W! b( W4 A# N| └──9-5 损失函数定义与训练结果展示 .mp4 29.75M1 N# ~, }" Q0 M* Q; i* r
├──10.LSTM文本分类任务实战
8 i8 D( |$ J, Q8 D7 f" Y| ├──10-1 任务目标与数据介绍 .mp4 21.49M0 [) w* `1 p# b# c
| ├──10-2 RNN模型输入数据维度解读 .mp4 18.60M0 [) M( K2 f( [3 {- l9 w
| ├──10-3 数据映射表制作 .mp4 34.69M
/ [) |- N# s9 {/ e# }5 D| ├──10-4 embedding层向量制作 .mp4 38.82M5 u9 q. c/ _! k6 W9 j- @+ C, t4 m
| ├──10-5 数据生成器构造 .mp4 35.14M: z0 N) X7 H# {3 |
| ├──10-6 双向RNN模型定义 .mp4 19.69M9 C) V+ \% |# U& c! F0 A
| ├──10-7 自定义网络模型架构 .mp4 41.49M
( u( \% f! _3 ^! i8 a; F/ q| ├──10-8 训练策略指定 .mp4 22.92M
7 C5 l# D% U7 i, S2 v* i| └──10-9 训练文本分类模型 .mp4 30.81M1 \) D% n8 z. ~% a, a. x B( @
├──11.CNN网络实战
0 b& d2 f4 } X6 O0 ^| ├──11-1 CNN应用于文本任务原理解析 .mp4 23.38M0 P1 U2 D2 C( v# t" Z* w
| ├──11-2 整体流程解读 .mp4 20.59M
. N) n. r% K. X| └──11-3 网络架构设计与训练 .mp4 40.89M
( n: t3 s, a0 I9 x6 u6 R$ ^0 ?( t# Q! ~- ~├──12.时间序列预测 . H( }# w5 {4 [, M- y) Q% t
| ├──12-1 任务目标与数据源 .mp4 18.44M
! W4 Z o' J4 c7 g9 K% u| ├──12-2 构建时间序列数据 .mp4 26.15M
0 V2 K- R' c5 d| ├──12-3 训练时间序列数据预测结果 .mp4 29.79M
( a$ `. ], C0 e! G| ├──12-4 多特征预测结果 .mp4 24.32M
d1 U# o9 Y- l0 V4 p| └──12-5 序列结果预测 .mp4 15.19M
9 E2 C' E2 W$ t; C& ^# q0 u├──13.框架BERT + X3 ]9 |3 d. M
| ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp4 11.28M
$ ^0 c4 \% d0 `2 ^; m+ h5 @: v| ├──13-10 训练实例 .mp4 23.51M
+ ]/ d* M2 B6 h' T; P| ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp4 23.32M/ w) J; F6 m( V7 S
| ├──13-3 注意力机制的作用 .mp4 15.95M
- r7 t0 V6 x) K# Y2 s: H6 g% ^| ├──13-4 self-attention计算方法 .mp4 23.89M/ A% r! A# U' f* Y' _* _- H
| ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp4 21.35M) q( j" C+ W+ l1 c: z0 C
| ├──13-6 Multi-head的作用 .mp4 20.10M5 n7 L# {8 g1 s. p$ i7 U
| ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp4 17.16M) Z9 F9 z8 ]! |6 D+ o
| ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp4 22.55M& x! b- d8 \( i
| └──13-9 BERT模型训练方法 .mp4 20.74M- C9 _; X: `1 h4 h' a/ ~0 @: @
├──14.BERT实战
9 A0 h7 \+ U6 s| ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp4 30.48M
+ @$ j' \/ r6 U| ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp4 55.59M3 v3 Y$ {2 j- |) B9 v- B" L
| ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp4 45.84M
1 U% P* G. f8 p2 L9 s| ├──14-12 训练BERT模型 .mp4 45.87M3 ?0 f8 t- j! \( ]
| ├──14-2 项目参数配置 .mp4 53.10M+ `* c5 d* O8 Z! M2 }8 Z# \9 f" }: A
| ├──14-3 数据读取模块 .mp4 40.40M
8 O; g+ ~3 ^6 f/ k# w| ├──14-4 数据预处理模块 .mp4 43.13M6 @+ i: A* j: _' y6 }, c, o
| ├──14-5 tfrecord制作 .mp4 53.83M
6 m" u: i+ ?3 F- X| ├──14-6 Embedding层的作用 .mp4 33.81M% e# i M9 g! K1 E4 t9 ?. S
| ├──14-7 加入额外编码特征 .mp4 44.61M
% [5 j. O7 t8 h1 P* k| ├──14-8 加入位置编码特征 .mp4 24.95M
$ U( z$ C. u9 Z, g) o| └──14-9 mask机制 .mp4 43.04M8 @+ R& o" I3 O+ |6 m0 \
├──15.对抗生成网络实战 . B. C- [8 C- Q" M/ X- M
| ├──15-1 对抗生成网络通俗解释 .mp4 21.20M4 t6 d0 @7 Y. S+ e! n7 `
| ├──15-2 GAN网络组成 .mp4 11.31M9 t' e5 f) Q9 C/ O, \
| ├──15-3 DCGAN网络架构与流程解读 .mp4 16.84M$ X& L; W* B* T* |" W
| ├──15-4 网络架构设计 .mp4 29.14M" x; J9 t$ ]5 I
| └──15-5 损失函数定义与训练 .mp4 39.30M
7 D- p; V6 W7 W$ \( F9 e9 Q├──16.CycleGan实战 & s0 E! |5 l6 W2 q" r
| ├──16-1 CycleGan网络所需数据 .mp4 29.60M% D3 N M# K/ h: Q. o. L, g4 i
| ├──16-10 判别网络模块构造 .mp4 20.60M7 {) V' ~! Z2 u0 V* Y
| ├──16-11 损失函数：identity loss计算方法 .mp4 39.50M( i, ]" I8 Q# K( n/ s9 Z
| ├──16-12 生成与判别损失函数指定 .mp4 53.89M
3 F) o7 ?# ?' i4 } L| ├──16-13 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp4 25.88M
- e& v+ J7 P3 E" Q F* C- o1 l| ├──16-2 CycleGan整体网络架构 .mp4 21.20M9 W5 b) Z1 W$ J
| ├──16-3 PatchGan判别网络原理 .mp4 10.98M$ p6 O8 r* h5 q' c2 G
| ├──16-4 数据与环境配置 .mp4 25.73M2 E/ ?% ?0 e5 C% l; b3 L
| ├──16-5 生成与判别器损失函数定义 .mp4 40.56M
( K" o) c C/ Z6 y* ]* H* N* O$ b7 B- g| ├──16-6 整体损失模块解读 .mp4 66.63M6 B8 J& [- i+ L9 T5 ~9 G2 Q
| ├──16-7 Cycle开源项目简介 .mp4 30.04M( m# l& \: ] I' t
| ├──16-8 数据读取与预处理操作 .mp4 47.99M
m4 `( @4 m9 E6 ~| └──16-9 生成网络模块构造 .mp4 50.15M3 ]; _" [( c' d8 H. w2 k$ y
├──17.Resnet实战 * W) R; P1 S3 H
| ├──17-1 额外补充-Resnet论文解读 .mp4 54.32M5 S/ T0 Z) W, M4 [
| ├──17-2 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp4 18.56M
6 r' K" ^% p( V$ t" G| ├──17-3 项目结构概述 .mp4 16.47M
# o, _" X- U' H2 }6 i5 k0 W7 a3 i| ├──17-4 数据集处理方法 .mp4 25.02M
% { M: t! A3 R1 d' F| ├──17-5 训练数据构建 .mp4 28.75M H% D: ^( z; ~4 V% O% E7 K$ J* e
| ├──17-6 网络架构层次解读 .mp4 32.16M( ]5 @+ F7 W; G( |1 j: ]
| ├──17-7 前向传播配置 .mp4 32.33M6 D* U1 A0 @+ m
| └──17-8 训练resnet模型 .mp4 31.20M9 L- B; B1 c0 @4 T4 G# I
├──18.Tensorflow初识 ) D. o% X3 W) b" B% L
| ├──18-1 Tensorflow简介与安装 .mp4 72.63M
* w2 J7 W: K( z4 x| ├──18-2 Tensorflow中的变量 .mp4 29.99M
{. F4 s0 t+ S# n| ├──18-3 变量常用操作 .mp4 58.10M
/ `' J6 r1 V# E3 e& [( H1 v5 ]| ├──18-4 实现线性回归算法 .mp4 63.34M
; H( c: X. e3 _/ d3 ]| ├──18-5 Mnist数据集简介 .mp4 56.89M
' ]) R4 v/ s5 N0 F/ `| └──18-6 逻辑回归算法 .mp4 62.86M" H( F7 P$ T$ J9 U1 ~. Y
├──19.Tensorflow神经网络
* E C1 ~" D* {/ p5 X0 g| ├──19-1 神经网络结构 .mp4 68.83M4 a0 t& k _2 a8 | T, C
| ├──19-2 卷积网络结构基本定义 .mp4 43.47M$ E5 m$ e, K! [" a; E( E% x
| ├──19-3 卷积神经网络迭代 .mp4 46.76M
# V0 n! J. c* d. v5 w| └──19-4 Cifar-10图像分类任务 .mp4 52.87M
. t- j% N& M0 Z3 b├──20.卷积神经网络实战 " r/ J: @" P- }* x8 |9 m( x
| ├──20-1 卷积神经网络实战：猫狗识别 .mp4 62.81M
' @# Z# y& T2 e- w0 `9 R| ├──20-2 数据读取 .mp4 56.97M- _+ l; l8 s; V. G3 k
| ├──20-3 网络架构 .mp4 88.35M
, f4 O5 L5 W- o! [9 g/ s: I| ├──20-4 网络迭代训练 .mp4 77.49M$ I; `% |, D7 r: ?
| └──20-5 测试效果 .mp4 38.41M
% }9 B# i2 A& Z E' c├──21.递归神经网络模型
% ?) A5 T. w' m7 q; E. n( H| ├──21-1 RNN网络基本架构 .mp4 30.61M/ b+ c# H0 X2 o( @$ f, J
| ├──21-2 实现RNN网络架构 .mp4 43.52M0 Y0 x% Q ~6 k+ u2 D2 ^. b- R4 g
| ├──21-3 RNN实现自己的小demo .mp4 66.00M8 p: ]$ ~+ c9 a+ q3 ^: p. ]
| └──21-4 RNN预测时间序列 .mp4 88.26M% h! P+ K& O. ?- Z
├──22.Alexnet网络
: w$ `6 Y3 N! o k" {+ M: z| ├──22-1 环境配置 .mp4 51.60M
" M- |! q! _5 O4 H| ├──22-2 数据读取 .mp4 55.15M* z# { o7 E# S; a+ Y
| ├──22-3 网络结构定义 .mp4 49.91M
/ K. z- e$ v7 R1 P| └──22-4 加载训练好参数 .mp4 54.39M
& j+ `3 i7 ?/ E+ q/ B/ A9 \8 D├──23.Tensorboard可视化模块
" t3 p4 r) [3 O. X1 k$ W( R| ├──23-1 Tensorboard可视化展示 .mp4 55.22M
1 q, g6 o! G7 G* ~% F( p, E9 C| ├──23-2 展示效果 .mp4 68.59M8 t3 |" s$ T+ I$ q% p4 W& X8 S) T
| ├──23-3 统计可视化展示 .mp4 49.50M
8 O! |& U7 X! o0 h4 X; s| └──23-4 参数对结果的影响 .mp4 79.50M
; `* d% ]% P( S$ B7 ]1 A9 o2 @├──24.tfrecord数据源制作
9 s. Z8 T# Z0 l) b: p3 k% q; V8 @| ├──24-1 生成自己的数据集 .mp4 56.80M# p# H/ w! @( @ ^% [# o
| ├──24-2 读取数据 .mp4 57.80M$ S5 u; K" Z% v
| ├──24-3 生成数据源 .mp4 82.12M
* n0 O( I* ~4 u! O% `- o5 N$ ]| └──24-4 加载tfrecord进行分类任务 .mp4 114.72M
/ l" A. ]1 ]6 m+ ~6 K S1 Z3 D; q0 p├──25. CNN文本分类 8 v2 W' z. J1 m7 J
| ├──25-1 CNN文本分类任务概述 .mp4 50.32M5 v2 I* E& V: A4 T# M0 @6 D" F" w
| ├──25-2 文本分类任务特征定义 .mp4 69.12M
+ g7 O' |6 @! d$ B; l! S! B| ├──25-3 卷积网络定义 .mp4 24.54M
: T; Q4 k8 j6 v| └──25-4 完成预测分类任务 .mp4 70.52M
( h1 I- ^" q6 z# M├──26.Resnet残差网络 ( V/ z+ P! O$ b- ]! e5 K& u
| ├──26-1 Resnet网络原理 .mp4 58.30M- j+ f& k! C! Q! f' M
| ├──26-2 网络流程设计 .mp4 51.54M' H( w6 t. U1 z1 r
| └──26-3 残差网络细节 .mp4 77.40M! }* t2 l! U3 _0 v5 l* G, v: n, ?
├──27.Tensorflow项目实战 ( {) F2 A6 V6 b P- H2 _/ `, e5 l
| ├──27-1 Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成 .mp4 49.22M
9 J9 L1 l: K/ Y% H/ b& a) U& B| ├──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
2 s. S n/ q/ _! j" T0 F- p6 ~8 z| ├──27-3 Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义 .mp4 54.25M
9 X( B$ Y! O; J" O/ e, D5 m; w1 H| └──27-4 Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果 .mp4 50.21M: L0 D/ x5 v1 @$ ]
└──资料+代码 .7z 5.43G
/ V2 g) X2 c+ ?3 i! \$ S0 F P! [1 ]8 q1 A, b
' W: w# t8 J4 C, a' b* J% u
/ f8 l0 U+ K9 E$ K1 Y! J( N* P$ H
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4 S" Y6 w% }, _3 Q# x r3 v9 y+ k& {3 [. [7 {
- ^) a: R$ z6 e. p% B/ v
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发表于 2023-5-29 01:03:01
