【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 - 盘搜天堂 - 搜索
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- file:6-5 GG16预训练模型读取函数封装.mp4
- file:6-7 图像风格转换算法定义输入与调用GG-Net.mp4
- file:6-2 卷积神经网络的能力.mp4
- file:6-12 图像风格转换3算法.mp4
- file:6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算.mp4
- file: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.mp4
- file:5-2 激活函数到调参技巧(1).mp4
- file:5-6 fine-tune-实战.mp4
- file:5-11 批归一化实战(2).mp4
- file:5-4 Tensorboard实战(1).mp4
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- file:5-8 图像增强api使用.mp4
- file:5-1 adagrad_adam.mp4
- file:11-1 课程总结.mp4
- file:7-7 数据预处理之分词.mp4
- file:7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN).mp4
- file:7-13 计算图输入定义.mp4
- file:7-17 LSTM单元内部结构实现.mp4
- file:7-9 实战代码模块解析.mp4
- file:7-11 词表封装与类别封装.mp4
- file:7-15 指标计算与梯度算子实现.mp4
- file:7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp4
- file:7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4
- file:8-2 图像生成文本评测指标.mp4
- file:8-9 数据介绍,词表生成.mp4
- file:8-6 Show attend and Tell 模型.mp4
- file:8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp4
- file:8-21 文本生成图像问题引入与本节课总结.mp4
- file:8-20 训练流程代码.mp4
- file:8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本.mp4
- file:8-4 Multi-Modal RNN模型.mp4
- file:8-10 图像特征抽取(1)-文本描述文件解析.mp4
- file:8-14 文本描述转换为ID表示.mp4
- file:8-11 图像特征抽取(2)-Inception3预训练模型抽取图像特征.mp4
- file:8-19 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现.mp4
- file:8-17 计算图构建-辅助函数实现.mp4
- file:8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成.mp4
- file:8-12 输入输出文件与默认参数定义.mp4
- file:8-18 计算图构建-图片与词语embedding.mp4
- file:9-13 DCGAN生成器器实现.mp4
- file:9-2 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1).mp4
- file: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.mp4
- file:9-1 对抗生成网络原理.mp4
- file:4-4 GG-ResNet实战(1).mp4
- file:4-1 卷积神经网络进阶(alexnet).mp4
- file:4-6 Inception-mobile_net(1).mp4
- file:2-2 神经元-逻辑斯底回归模型.mp4
- file:2-5 数据处理与模型图构建(1).mp4
- file:2-1 机器学习、深度学习简介.mp4
- file:2-3 神经元多输出.mp4
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- folder:第6章 图像风格转换
- folder:第10章 自动机器学习网络-AutoML
- folder:第5章 卷积神经网络调参
- folder:第11章 课程总结
分享时间 | 2025-03-04 |
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入库时间 | 2025-04-26 |
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