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深度学习与TensorFlow 2入门实战

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  • TA的每日心情

    2024-11-19 20:46
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    [LV.8]以坛为家I

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    课程目录:
    ├─01.深度学习初见
    │      课时1 深度学习框架介绍-1
    │      课时2 深度学习框架介绍-2
    │      课时3 开发环境安装-1
    │      课时4 开发环境安装-2
    │      
    ├─02.【选看】开发环境全程实录
    │      课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装
    │      课时5 win10平台实录-1
    │      课时6 win10平台实录-2
    │      课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装
    │      课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装
    │      课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装
    │      
    ├─03.回归问题
    │      课时11 线性回归-1
    │      课时12 线性回归-2
    │      课时13 回归问题实战-1
    │      课时14 回归问题实战-2
    │      课时15 手写数字问题-1
    │      课时16 手写数字问题-2
    │      课时17 手写数字问题-3
    │      课时18 手写数字问题初体验-1
    │      课时19 手写数字问题初体验-2
    │      
    ├─04.Tensorflow 2基础操作
    │      课时20 tensorflow数据类型-1
    │      课时21 tensorflow数据类型-2
    │      课时22 创建Tensor-1
    │      课时23 创建Tensor-2
    │      课时24 创建Tensor-3
    │      课时25 索引与切片-1
    │      课时26 索引与切片-2
    │      课时27 索引与切片-3
    │      课时28 索引与切片-4
    │      课时29 索引与切片-5
    │      课时30 维度变换-1
    │      课时31 维度变换-2
    │      课时32 维度变换-3
    │      课时33 Broadcasting-1
    │      课时34 Broadcasting-2
    │      课时35 数学运算
    │      课时36 前向传播(张量)-实战-1
    │      课时37 前向传播(张量)-实战-2
    │      课时38 前向传播(张量)-实战-3
    │      课时39 前向传播(张量)-实战-4
    │      
    ├─05.tensorflow 2高阶操作
    │      课时40 合并与分割
    │      课时41 数据统计
    │      课时42 张量排序-1
    │      课时43 张量排序-2
    │      课时44 填充与复制
    │      课时45 张量限幅-1
    │      课时46 张量限幅-2
    │      课时47 高阶操作-1
    │      课时48 高阶操作-2
    │      
    ├─06 神经网络与全连接层
    │      课时49 数据加载-1
    │      课时50 数据加载-2
    │      课时51 数据加载-3
    │      课时52 测试(张量)实战
    │      课时53 全连接层-1
    │      课时54 全连接层-2
    │      课时55 输出方式
    │      课时56 误差计算-1
    │      课时57 误差计算-2
    │      课时58 误差计算-3
    │      
    ├─07 随机梯度下降
    │      课时59 梯度下降-简介-1
    │      课时60 梯度下降-简介-2
    │      课时61 常见函数的梯度
    │      课时62 激活函数及其梯度
    │      课时63 损失函数及其梯度-1
    │      课时64 损失函数及其梯度-2
    │      课时65 单输出感知机梯度
    │      课时66 多输出感知机梯度
    │      课时67 链式法则
    │      课时68 反向传播算法-1
    │      课时69 反向传播算法-2
    │      课时70 函数优化实战
    │      课时71 手写数字问题实战(层)-1
    │      课时72 手写数字问题实战(层)-2
    │      课时73 手写数字问题实战(层)-3
    │      课时74 TensorBoard可视化-1
    │      课时75 TensorBoard可视化-2
    │      
    ├─08.Keras高层接口
    │      课时76 Keras高层API-1
    │      课时77 Keras高层API-2
    │      课时78 Keras高层API-3
    │      课时79 自定义层或网络-1
    │      课时80 自定义层或网络-2
    │      课时81 模型保存与加载
    │      课时82 CIFAR10自定义网络实战-1
    │      课时83 CIFAR10自定义网络实战-2
    │      课时84 CIFAR10自定义网络实战-3
    │      
    ├─09.过拟合
    │      未更新
    │      
    ├─10.卷积神经网络
    │      课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2
    │      课时101 BatchNorm
    │      课时102 ResNet, DenseNet - 1
    │      课时103 ResNet, DenseNet - 2
    │      课时104 ResNet实战-1
    │      课时105 ResNet实战-2
    │      课时106 ResNet实战-3
    │      课时107 ResNet实战-4
    │      课时86 什么是卷积-1
    │      课时87 什么是卷积-2
    │      课时88 什么是卷积-3
    │      课时89 什么是卷积-4
    │      课时90 卷积神经网络-1
    │      课时91 卷积神经网络-2
    │      课时92 卷积神经网络-3
    │      课时93 卷积神经网络-4
    │      课时94 池化与采样
    │      课时95 CIFAR100与VGG13实战-1
    │      课时96 CIFAR100与VGG13实战-2
    │      课时97 CIFAR100与VGG13实战-3
    │      课时98 CIFAR100与VGG13实战-4
    │      课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1
    │      
    ├─11.循环神经网络RNN
    │      课时108 序列表示方法-1
    │      课时109 序列表示方法-2
    │      课时110 循环神经网络层-1
    │      课时111 循环神经网络层-2
    │      课时112 RNNCell使用-1
    │      课时113 RNNCell使用-2
    │      课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集
    │      课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell
    │      课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练
    │      课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel
    │      课时118 RNN与情感分类问题实战-高层接口
    │      
    ├─12.自编码器Auto-Encoders
    │      课时119 无监督学习
    │      课时120 Auto-Encoders原理
    │      课时121 Auto-Encoders变种
    │      课时122 Adversarial Auto-Encoders
    │      课时123 Variational Auto-Encoders引入
    │      课时124 Reparameterization Trick
    │      课时125 Variational Auto-Encoders原理
    │      课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器
    │      课时127 Auto-Encoders实战-训练
    │      课时128 Auto-Encoders实战-测试
    │      课时129 VAE实战-创建网络
    │      课时130 VAE实战-KL Divergence计算
    │      课时131 VAE实战-训练与测试
    │      
    ├─13.对抗生成网络GAN
    │      课时132 数据的分布
    │      课时133 画家的成长历程
    │      课时134 GAN原理
    │      课时135 纳什均衡-D
    │      课时136 纳什均衡-G
    │      课时137 JS散度的缺陷
    │      课时138 EM距离
    │      课时139 WGAN-GP原理
    │      课时140 GAN实战-
    │      课时141 GAN实战-2
    │      课时142 GAN实战-3
    │      课时143 GAN实战-4
    │      课时144 GAN实战-5
    │      课时145 GAN实战-6
    │      课时146 WGAN实战-1
    │      课时147 WGAN实战-2
    │      
    ├─14.【选看】人工智能发展简史
    │      课时148 生物神经元结构
    │      课时149 感知机的提出
    │      课时150 BP神经网络
    │      课时151 CNN和LSTM的发明
    │      课时152 人工智能低谷
    │      课时153 深度学习的诞生
    │      课时154 深度学习的爆发
    │      
    └─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
            课时155 权值的表示
            课时156 多层感知机的实现
            课时157 BP神经网络前向传播
            课时158 BP神经网络反向传播-1
            课时159 BP神经网络反向传播-
            课时160 BP神经网络反向传播-3
            课时161 多层感知机的训练
            课时162 多层感知机的测试
            课时163 实战小结
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  • TA的每日心情
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    [LV.3]偶尔看看II

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    心领神会

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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情
    开心
    4 天前
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    [LV.8]以坛为家I

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    [LV.1]初来乍到

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    初学乍练

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  • TA的每日心情
    擦汗
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    [LV.4]偶尔看看III

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

    2024-4-26 00:47
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2020-1-13 23:51:26 | 显示全部楼层
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