ANN人工神经网络之Keras项目实战模板总结地址邮编多序列预测搭建神经网络模型迁移学习

Keras项目实战

• • 第四章: LSTM时间序列预测任务.zip .
  • 第十章:地址邮编多序列预测.zip
  • 第十二章:实战模板总结.zip
  • 第十-章:seq2seq网络实战zip
  • 第六章:多标签与多输出.zip
  • 第八章:对抗生成网络.zip
  • 第五章:文本分类实战zip
  • 第二.三章:搭建神经网络模型-应用于自己的数据集.zip
  • 第九章:迁移学习.zip
  • 第七章:数据增强.zip
  • keras.pdf
  • 9-8迁移学习效果对比.mp4
  • 9-7加载训练好的权重mp4
  • 9-6 shortcut模块.mp4
  • 9-5 Resnet基本处理操作.mp4
  • 9-4 Resnet网络细节.mp4
  • 9-3 Resnet原理.mp4
  • 9-2迁移学习策略.mp4
  • 9-1迁移学习的目标.mp4
  • 8-7 DCGAN网络.mp4
  • 8-6训练与测试网络模型.mp4
  • 8-5标签制作.mp4
  • 8-4生成网络定义.mp4
  • 8-3判别网络设计.mp4
  • 8-2 GAN网络组成.mp4
  • 8-1对抗生成网络通俗解释mp4
  • 7-4数据增强效果.mp4
  • 7-3图像数据变换.mp4
  • 7-2数据增强概述.mp4
  • 7-1 DIY你的数据集mp4
  • 6-4多输出网络训练与测试.mp4
  • 6-3多输出网络解决方案.mp4
  • 6-2多标签网络训练与测试.mp4
  • 6-1多标签解决方案mp4
  • 5-8参数调优.mp4
  • 5-7加入卷积层效果.mp4
  • 5-6加入LSTM层效果.mp4
  • 5-5词嵌入训练结果.mp4
  • 5-4准备词向量数据.mp4
  • 5-3 3-Embeeding-layer效果mp4
  • 5-2基本模型.mp4
  • 5-1文本数据读取预处理mp4
  • 4-8预测结果展示mp4
  • 4-7数据预处理.mp4
  • 4-6股票数据预测.mp4
  • 4-5多序列预测结果.mp4
  • 4-4训练模型与效果展示.mp4
  • 4-3构建LSTM模型.mp4
  • 4-2网络结构与参数定义.mp4
  • 4-1时间序列模型.mp4
  • 3-5网络测试效果.mp4
  • 3-4参数对比.mp4
  • 3-3 BatchNormalization效果mp4
  • 3-2整体流程.mp4
  • 3-1卷积层构造.mp4
  • 2-9加载模型进行测试mp4
  • 2-8正则化对结果的影响.mp4
  • 2-7初始化标准差对结果的影响.mp4
  • 2-6权重初始化方法对比.mp4
  • 2-5 Drop-out操作.mp4
  • 2-4学习率对结果的影响,mp4
  • 2-3搭建网络模型.mp4
  • 2-2数据加载与预处理mp4
  • 2-1训练自己的数据集整体流程mp4
  • 12-8多标签训练.mp4
  • 12-7训练网络.mp4
  • 12-6准备模型.mp4
  • 12-5模型整体架构.mp4.
  • 12-4数据准备.mp4
  • 12-3评论数据集与任务目标.mp4
  • 12-2模型与训练结构.mp4
  • 12-1模板目录结构.mp4
  • 11-8完成测试模块.mp4
  • 11-7测试数据准备.mp4
  • 11-6制作训练batch数据.mp4
  • 11-5解码器模型.mp4
  • 11-4编码器模型.mp4
  • 11-3配置文件制作.mp4
  • 11-2数据介绍与读取.mp4
  • 11-1网络模型解读.mp4
  • 10-6测试效果mp4
  • 10-5网络模型.mp4
  • 10-4数据增强.mp4
  • 10-3数据读取.mp4
  • 10-2字符表制作.mp4
  • 10-1数据与目标.mp4
  • 1-2简介与安装mp4
  • 1-1 Keras项目实战课程概述.mp4