2021最新TensorFlow教程 TensorFlow模型可视化神经网络分布式教程

作者: admin 分类: 机器学习和人工智能教程合集 发布时间: 2021-04-27 02:06

└──系列一:Google工程师亲授 Tensorflow2.0-入门到进阶【10章完整版不加密】
| ├──000 课程代码
| | └──tensorflow2.0_course
| | | ├──chapter_10
| | | | ├──seq2seq_attention.ipynb 78.06kb
| | | | └──transformer.ipynb 150.56kb
| | | ├──chapter_2
| | | | ├──tf_keras_classification_model-callbacks.ipynb 32.34kb
| | | | ├──tf_keras_classification_model-dnn-bn.ipynb 37.25kb
| | | | ├──tf_keras_classification_model-dnn-selu-dropout.ipynb 38.13kb
| | | | ├──tf_keras_classification_model-dnn-selu.ipynb 34.49kb
| | | | ├──tf_keras_classification_model-dnn.ipynb 39.63kb
| | | | ├──tf_keras_classification_model-normalize.ipynb 31.58kb
| | | | ├──tf_keras_classification_model.ipynb 102.39kb
| | | | ├──tf_keras_regression-hp-search-sklearn.ipynb 213.15kb
| | | | ├──tf_keras_regression-hp-search.ipynb 131.20kb
| | | | ├──tf_keras_regression-wide_deep-multi-input.ipynb 31.11kb
| | | | ├──tf_keras_regression-wide_deep-multi-output.ipynb 68.68kb
| | | | ├──tf_keras_regression-wide_deep-subclass.ipynb 27.16kb
| | | | ├──tf_keras_regression-wide_deep.ipynb 33.19kb
| | | | └──tf_keras_regression.ipynb 32.95kb
| | | ├──chapter_3
| | | | ├──tf_basic_api.ipynb 10.68kb
| | | | ├──tf_diffs.ipynb 7.90kb
| | | | ├──tf_function_and_auto_graph.ipynb 12.27kb
| | | | ├──tf_keras_regression-customized_layer.ipynb 53.10kb
| | | | ├──tf_keras_regression-customized_loss.ipynb 41.76kb
| | | | └──tf_keras_regression-manu-diffs.ipynb 14.97kb
| | | ├──chapter_4
| | | | ├──tf-data_basic_api.ipynb 6.29kb
| | | | ├──tf-tfrecord_basic_api.ipynb 8.99kb
| | | | ├──tf_data_generate_csv.ipynb 23.53kb
| | | | └──tf_data_generate_tfrecord.ipynb 24.94kb
| | | ├──chapter_5
| | | | ├──data
| | | | ├──tf_keras_to_estimator.ipynb 71.64kb
| | | | ├──tf_premade_estimators-new_feature.ipynb 20.53kb
| | | | └──tf_premade_estimators.ipynb 19.61kb
| | | ├──chapter_5_tf1
| | | | ├──data
| | | | ├──tf1_customized_estimator.ipynb 24.62kb
| | | | ├──tf1_dataset.ipynb 11.80kb
| | | | ├──tf1_dense_network.ipynb 9.18kb
| | | | └──tf1_initialized_dataset.ipynb 5.82kb
| | | ├──chapter_6
| | | | ├──10_monkeys_model_1.ipynb 52.76kb
| | | | ├──10_monkeys_model_2_resnet50_finetune.ipynb 104.72kb
| | | | ├──cifar10_model_1.ipynb 67.98kb
| | | | ├──tf_keras_classification_model-cnn-selu.ipynb 33.46kb
| | | | ├──tf_keras_classification_model-cnn.ipynb 42.45kb
| | | | └──tf_keras_classification_model-separable_cnn.ipynb 27.34kb
| | | ├──chapter_7
| | | | ├──embedding_lstm.ipynb 1.73M
| | | | ├──embedding_padding_pooling.ipynb 1.64M
| | | | ├──embedding_rnn.ipynb 1.71M
| | | | ├──shakespeare.txt 1.06M
| | | | ├──text_generation.ipynb 31.29kb
| | | | └──text_generation_lstm.ipynb 32.37kb
| | | ├──chapter_8
| | | | ├──tf_customized_training_baseline.ipynb 14.97kb
| | | | ├──tf_distributed_customized_training.ipynb 22.24kb
| | | | ├──tf_distributed_estimator.ipynb 12.43kb
| | | | ├──tf_distributed_estimator_baseline.ipynb 12.74kb
| | | | ├──tf_distributed_keras.ipynb 22.02kb
| | | | ├──tf_distributed_keras_baseline.ipynb 14.03kb
| | | | ├──tf_gpu_1.ipynb 17.87kb
| | | | ├──tf_gpu_2-visible_gpu.ipynb 14.01kb
| | | | ├──tf_gpu_3-virtual_device.ipynb 14.17kb
| | | | ├──tf_gpu_4-manual_multi_gpu_model.ipynb 16.01kb
| | | | └──tf_gpu_4_manual_multi_gpu.ipynb 3.49kb
| | | ├──chapter_9
| | | | ├──tfjs_loader
| | | | ├──keras_load_weights.ipynb 5.06kb
| | | | ├──keras_saved_model.ipynb 34.88kb
| | | | ├──keras_save_graph_def_and_weights.ipynb 34.32kb
| | | | ├──quantized_tflite_interpreter.ipynb 3.23kb
| | | | ├──signature_to_saved_model.ipynb 5.00kb
| | | | ├──tfjs_converter.ipynb 32.43kb
| | | | ├──tfjs_converter_py.ipynb 2.62kb
| | | | ├──tflite_interpreter.ipynb 3.22kb
| | | | ├──to_concrete_function.ipynb 3.75kb
| | | | ├──to_quantized_tflite.ipynb 5.68kb
| | | | └──to_tflite.ipynb 5.34kb
| | | └──README.md 0.31kb
| ├──第10章 机器翻译
| | ├──10-1 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.ts 62.51M
| | ├──10-10 样例例分析与总结.ts 50.00M
| | ├──10-11 Transformer模型总体架构.ts 70.66M
| | ├──10-12 Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts 52.89M
| | ├──10-13 多头注意力与位置编码.ts 50.91M
| | ├──10-14 Add、Normalize、Decoding过程与总结.ts 44.86M
| | ├──10-15 数据预处理与dataset生成.ts 111.60M
| | ├──10-16 位置编码.ts 59.61M
| | ├──10-17 mask构建.ts 44.22M
| | ├──10-18 缩放点积注意力机制实现(1).ts 58.70M
| | ├──10-19 缩放点积注意力机制实现(2).ts 45.66M
| | ├──10-2 数据预处理理与读取.ts 90.96M
| | ├──10-20 多头注意力机制实现.ts 89.68M
| | ├──10-21 feedforward层次实现.ts 13.25M
| | ├──10-22 EncoderLayer实现.ts 64.35M
| | ├──10-23 DecoderLayer实现.ts 74.93M
| | ├──10-24 EncoderModel实现.ts 62.66M
| | ├──10-25 DecoderModel实现.ts 66.22M
| | ├──10-26 Transformer实现.ts 74.77M
| | ├──10-27 自定义学习率.ts 61.26M
| | ├──10-28 Mask创建与使用.ts 102.40M
| | ├──10-29 模型训练.ts 85.22M
| | ├──10-3 数据id化与dataset生成.ts 73.61M
| | ├──10-30 模型预测实现.ts 84.43M
| | ├──10-31 attention可视化.ts 69.75M
| | ├──10-32 示例展示与实战总结 .mp4 168.91M
| | ├──10-33 GPT与Bert与课程总结 .mp4 45.90M
| | ├──10-4 Encoder构建.ts 47.69M
| | ├──10-5 attention构建.ts 46.26M
| | ├──10-6 Decoder构建.ts 59.45M
| | ├──10-7 损失函数与单步训练函数.ts 57.31M
| | ├──10-8 模型训练.ts 38.45M
| | └──10-9 模型预测实现.ts 89.93M
| ├──第1章 Tensorflow简介与环境搭建
| | ├──1-1 课程导学.mp4 90.15M
| | ├──1-10 Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置 .mp4 46.85M
| | ├──1-11 AWS云平台环境配置(上).mp4 188.94M
| | ├──1-11 AWS云平台环境配置(下).mp4 41.96M
| | ├──1-2 Tensorflow是什么.mp4 58.58M
| | ├──1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构.mp4 57.87M
| | ├──1-4 Tensorflow2.0架构.mp4 68.49M
| | ├──1-5 Tensorflow&pytorch比较.mp4 189.95M
| | ├──1-6 Tensorflow环境配置.mp4 7.18M
| | ├──1-7 Google_cloud无GPU环境搭建.mp4 257.45M
| | ├──1-8 Google_cloud_远程jupyter_notebook配置.mp4 314.77M
| | └──1-9 Google_cloud_gpu_tensorflow配置.mp4 380.93M
| ├──第2章 Tensorflow keras实战
| | ├──2-1 tfkeras简介.mp4 50.64M
| | ├──2-10 实战批归一化、激活函数、dropout.mp4 282.74M
| | ├──2-11 wide_deep模型.mp4 74.97M
| | ├──2-12 函数API实现wide&deep模型.mp4 137.93M
| | ├──2-13 子类API实现wide&deep模型.mp4 132.47M
| | ├──2-14 wide&deep模型的多输入与多输出实战.mp4 261.62M
| | ├──2-15 超参数搜索.mp4 88.34M
| | ├──2-16 手动实现超参数搜索实战.mp4 177.47M
| | ├──2-17 实战sklearn封装keras模型.mp4 178.96M
| | ├──2-18 实战sklearn超参数搜索.mp4 156.79M
| | ├──2-2 分类回归与目标函数.mp4 44.96M
| | ├──2-3 实战分类模型之数据读取与展示.mp4 152.08M
| | ├──2-4 实战分类模型之模型构建.mp4 329.80M
| | ├──2-5 实战分类模型之数据归一化.mp4 183.65M
| | ├──2-6 实战回调函数.mp4 231.30M
| | ├──2-7 实战回归模型-.mp4 52.88M
| | ├──2-8 神经网络讲解.mp4 101.77M
| | └──2-9 实战深度神经网络.mp4 24.37M
| ├──第3章 Tensorflow基础API使用
| | ├──3-1 tf基础API引入】.mp4 8.24M
| | ├──3-10 近似求导.mp4 104.58M
| | ├──3-11 tf.GradientTape基本使用方法.mp4 205.99M
| | ├──3-12 tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4 310.40M
| | ├──3-13 章节总结.mp4 2.54M
| | ├──3-2 实战tf.constant.mp4 80.71M
| | ├──3-3 实战tf.strings与ragged tensor.mp4 17.84M
| | ├──3-4 实战sparse tensor与tf.Variable.mp4 150.70M
| | ├──3-5 实战自定义损失函数与DenseLayer回顾】.mp4 204.36M
| | ├──3-6 使子类与lambda分别实战自定义层次(上)】.mp4 19.04M
| | ├──3-6 使子类与lambda分别实战自定义层次(下)】.mp4 144.35M
| | ├──3-7 tf.function函数转换.mp4 123.88M
| | ├──3-8 @tf.function函数转换-.mp4 31.69M
| | └──3-9 函数签名与图结构-.mp4 32.75M
| ├──第4章 Tensorflow dataset使用
| | ├──4-1 data_API引入.mp4 14.08M
| | ├──4-2 tf_data基础API使用.mp4 231.54M
| | ├──4-3 生成csv文件.mp4 264.70M
| | ├──4-4 tf.io.decode_csv使用.mp4 286.78M
| | ├──4-5 tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用】.mp4 311.47M
| | ├──4-6 tfrecord基础API使用.mp4 330.66M
| | ├──4-7 生成tfrecords文件.mp4 420.10M
| | ├──4-8 tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用】.mp4 185.49M
| | └──4-9 章节总结.mp4 3.22M
| ├──第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0
| | ├──5-1 课程引入.mp4 10.31M
| | ├──5-10 TF1_dataset使用_Trim.mp4 94.16M
| | ├──5-11 TF1_自定义estimator.mp4 354.10M
| | ├──5-12 API改动升级与课程总结.mp4 111.44M
| | ├──5-2 泰坦尼克问题引入分析】.mp4 161.52M
| | ├──5-3 feature_column使用.mp4 198.07M
| | ├──5-4 keras_to_estimator.mp4 27.42M
| | ├──5-5 预定义estimator使用.mp4 242.32M
| | ├──5-6 交叉特征实战.mp4 201.86M
| | ├──5-7 TF1.0引入.mp4 11.64M
| | ├──5-8 TF1.0计算图构建(上).mp4 159.52M
| | ├──5-8 TF1.0计算图构建(下).mp4 11.43M
| | └──5-9 TF1.0模型训练.mp4 202.84M
| ├──第6章 卷积神经网络
| | ├──6-1 卷积神经网络引入与总体结构.mp4 35.95M
| | ├──6-10 10monkeys基础模型搭建与训练.mp4 358.02M
| | ├──6-11 10monkeys模型微调】.mp4 423.52M
| | ├──6-12 keras generator读取cifar10数据集.mp4 488.65M
| | ├──6-13 模型训练与预测.mp4 322.62M
| | ├──6-14 章节总结.mp4 26.78M
| | ├──6-2 卷积解决的问题.mp4 134.34M
| | ├──6-3 卷积的计算.mp4 61.42M
| | ├──6-4 池化操作.mp4 17.04M
| | ├──6-5 卷积神经网络实战.mp4 304.04M
| | ├──6-6 深度可分离卷积网络.mp4 73.06M
| | ├──6-7 深度可分离卷积网络实战.mp4 171.82M
| | ├──6-8 Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4 124.84M
| | └──6-9 Keras generator读取数据.mp4 261.21M
| ├──第7章 循环神经网络
| | ├──7-1 循环神经网络引入与embedding.mp4 68.15M
| | ├──7-10 LSTM文本分类与文本生成实战.mp4 276.10M
| | ├──7-11 subword文本分类之数据集载入与tokenizer.ts 57.02M
| | ├──7-12 subword文本分类之dataset变换与模型训练..ts 52.33M
| | ├──7-13 章节总结.ts 20.54M
| | ├──7-2 数据集载入与构建词表索引.mp4 212.59M
| | ├──7-3 数据padding、模型构建与训练.mp4 33.11M
| | ├──7-4 序列式问题与循环神经网络.mp4 116.67M
| | ├──7-5 循环神经网络实战文本分类.mp4 349.84M
| | ├──7-6 文本生成之数据处理.mp4 272.73M
| | ├──7-7 文本生成实战之构建模型.mp4 317.25M
| | ├──7-8 文本生成实战之采样生成文本.mp4 40.10M
| | └──7-9 LSTM长短期记忆网络.mp4 75.92M
| ├──第8章 Tensorflow分布式
| | ├──8-1 课程引入与GPU设置.mp4 24.09M
| | ├──8-2 GPU默认设置.mp4 151.96M
| | ├──8-3 内存增长和虚拟设备实战.mp4 222.35M
| | ├──8-4 GPU手动设置实战.mp4 187.49M
| | ├──8-5 分布式策略.mp4 96.29M
| | ├──8-6 keras分布式实战.mp4 228.34M
| | ├──8-7 estimator分布式实战.mp4 208.65M
| | ├──8-8 自定义流程实战.ts 94.70M
| | └──8-9 分布式自定义流程实战.ts 62.85M
| └──第9章 Tensorflow模型保存与部署
| | ├──9-1 课程引入与TFLite_x264.mp4 107.25M
| | ├──9-2 保存模型结构加参数与保存参数实战.mp4 305.14M
| | ├──9-3 Keras模型转化为SavedModel.mp4 389.40M
| | ├──9-4 签名函数转化为SavedModel.mp4 37.09M
| | ├──9-5 签名函数,SavedModel和Keras模型到具体函数转换】.mp4 196.90M
| | ├──9-6 tflite保存与解释与量化.ts 104.07M
| | ├──9-7 tensorflowjs转换模型.mp4 195.66M
| | ├──9-8 tensorflowjs搭建服务器载入模型实战 (1433).com】.mp4 182.13M
| | └──9-9 Android部署模型实战与总结 (1410) 正在学习.mp4 239.26M

系列二:深度学习与TensorFlow 2入门实战

| ├──01.深度学习初见
| | ├──课时1 深度学习框架介绍-1.mp4 14.30M
| | ├──课时2 深度学习框架介绍-2.mp4 14.43M
| | ├──课时3 开发环境安装-1.mp4 14.06M
| | └──课时4 开发环境安装-2.mp4 16.89M
| ├──02.【选看】开发环境全程实录
| | ├──课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 9.96M
| | ├──课时5 win10平台实录-1.mp4 52.14M
| | ├──课时6 win10平台实录-2.mp4 38.73M
| | ├──课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4 22.28M
| | ├──课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4 15.04M
| | └──课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4 28.57M
| ├──03.回归问题
| | ├──课时11 线性回归-1.mp4 10.34M
| | ├──课时12 线性回归-2.mp4 15.23M
| | ├──课时13 回归问题实战-1.mp4 16.97M
| | ├──课时14 回归问题实战-2.mp4 15.95M
| | ├──课时15 手写数字问题-1.mp4 21.65M
| | ├──课时16 手写数字问题-2.mp4 11.86M
| | ├──课时17 手写数字问题-3.mp4 14.20M
| | ├──课时18 手写数字问题初体验-1.mp4 14.49M
| | └──课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 28.96M
| ├──04.Tensorflow 2基础操作
| | ├──课时20 tensorflow数据类型-1.mp4 16.91M
| | ├──课时21 tensorflow数据类型-2.mp4 16.23M
| | ├──课时22 创建Tensor-1.mp4 14.90M
| | ├──课时23 创建Tensor-2.mp4 14.47M
| | ├──课时24 创建Tensor-3.mp4 9.67M
| | ├──课时25 索引与切片-1.mp4 26.95M
| | ├──课时26 索引与切片-2.mp4 29.09M
| | ├──课时27 索引与切片-3.mp4 9.09M
| | ├──课时28 索引与切片-4.mp4 35.02M
| | ├──课时29 索引与切片-5.mp4 16.62M
| | ├──课时30 维度变换-1.mp4 27.74M
| | ├──课时31 维度变换-2.mp4 16.88M
| | ├──课时32 维度变换-3.mp4 11.28M
| | ├──课时33 Broadcasting-1.mp4 28.17M
| | ├──课时34 Broadcasting-2.mp4 28.76M
| | ├──课时35 数学运算.mp4 18.88M
| | ├──课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4 13.41M
| | ├──课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp4 13.80M
| | ├──课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp4 13.97M
| | └──课时39 前向传播(张量)-实战-4.mp4 15.84M
| ├──05.tensorflow 2高阶操作
| | ├──课时40 合并与分割.mp4 18.40M
| | ├──课时41 数据统计.mp4 20.28M
| | ├──课时42 张量排序-1.mp4 11.67M
| | ├──课时43 张量排序-2.mp4 38.38M
| | ├──课时44 填充与复制.mp4 17.45M
| | ├──课时45 张量限幅-1.mp4 13.69M
| | ├──课时46 张量限幅-2.mp4 17.44M
| | ├──课时47 高阶操作-1.mp4 13.17M
| | └──课时48 高阶操作-2.mp4 13.57M
| ├──06 神经网络与全连接层
| | ├──课时49 数据加载-1.mp4 13.84M
| | ├──课时50 数据加载-2.mp4 10.56M
| | ├──课时51 数据加载-3.mp4 12.01M
| | ├──课时52 测试(张量)实战.mp4 25.67M
| | ├──课时53 全连接层-1.mp4 14.17M
| | ├──课时54 全连接层-2.mp4 16.54M
| | ├──课时55 输出方式.mp4 16.51M
| | ├──课时56 误差计算-1.mp4 13.52M
| | ├──课时57 误差计算-2.mp4 13.00M
| | └──课时58 误差计算-3.mp4 40.68M
| ├──07 随机梯度下降
| | ├──课时59 梯度下降-简介-1.mp4 25.37M
| | ├──课时60 梯度下降-简介-2.mp4 14.45M
| | ├──课时61 常见函数的梯度.mp4 93.37kb
| | ├──课时62 激活函数及其梯度.mp4 21.40M
| | ├──课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 10.78M
| | ├──课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 63.50M
| | ├──课时65 单输出感知机梯度.mp4 51.89M
| | ├──课时66 多输出感知机梯度.mp4 17.71M
| | ├──课时67 链式法则.mp4 18.26M
| | ├──课时68 反向传播算法-1.mp4 14.09M
| | ├──课时69 反向传播算法-2.mp4 14.13M
| | ├──课时70 函数优化实战.mp4 38.96M
| | ├──课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp4 32.39M
| | ├──课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp4 13.92M
| | ├──课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4 26.51M
| | ├──课时74 TensorBoard可视化-1.mp4 15.55M
| | └──课时75 TensorBoard可视化-2.mp4 60.20M
| ├──08.Keras高层接口
| | ├──课时76 Keras高层API-1.mp4 12.76M
| | ├──课时77 Keras高层API-2.mp4 29.82M
| | ├──课时78 Keras高层API-3.mp4 28.32M
| | ├──课时79 自定义层或网络-1.mp4 11.90M
| | ├──课时80 自定义层或网络-2.mp4 15.11M
| | ├──课时81 模型保存与加载.mp4 17.07M
| | ├──课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4 13.63M
| | ├──课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4 36.15M
| | └──课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4 22.94M
| ├──09.过拟合
| | ├──课时85 过拟合与欠拟合.mp4 56.87M
| | ├──课时86 交叉验证-1.mp4 14.07M
| | ├──课时87 交叉验证-2.mp4 18.18M
| | ├──课时88 regulation.mp4 17.60M
| | ├──课时89 动量与学习率.mp4 18.46M
| | └──课时90 early stopping和dropout.mp4 21.18M
| ├──10.卷积神经网络
| | ├──课时100 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4 13.45M
| | ├──课时101 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4 13.87M
| | ├──课时102 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4 14.24M
| | ├──课时103 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4 10.59M
| | ├──课时104 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4 20.02M
| | ├──课时105 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4 45.25M
| | ├──课时106 BatchNorm.mp4 60.52M
| | ├──课时107 BatchNorm-2.mp4 19.70M
| | ├──课时108 ResNet, DenseNet – 1.mp4 17.41M
| | ├──课时109 ResNet, DenseNet – 2.mp4 18.37M
| | ├──课时110 ResNet实战-1.mp4 13.48M
| | ├──课时111 ResNet实战-2.mp4 14.31M
| | ├──课时112 ResNet实战-3.mp4 33.47M
| | ├──课时113 ResNet实战-4.mp4 62.48M
| | ├──课时91 什么是卷积-1.mp4 20.39M
| | ├──课时92 什么是卷积-2.mp4 14.99M
| | ├──课时93 什么是卷积-3.mp4 41.25M
| | ├──课时94 什么是卷积-4.mp4 12.93M
| | ├──课时95 卷积神经网络-1.mp4 16.99M
| | ├──课时96 卷积神经网络-2.mp4 16.01M
| | ├──课时97 卷积神经网络-3.mp4 15.35M
| | ├──课时98 卷积神经网络-4.mp4 15.31M
| | └──课时99 池化与采样.mp4 10.78M
| ├──11.循环神经网络RNN
| | ├──课时114 序列表示方法-1.mp4 15.59M
| | ├──课时115 序列表示方法-2.mp4 17.23M
| | ├──课时116 循环神经网络层-1.mp4 13.93M
| | ├──课时117 循环神经网络层-2.mp4 32.43M
| | ├──课时118 RNNCell使用-1.mp4 14.79M
| | ├──课时119 RNNCell使用-2.mp4 11.67M
| | ├──课时120 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4 13.64M
| | ├──课时121 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4 14.01M
| | ├──课时122 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4 12.99M
| | ├──课时123 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4 14.11M
| | ├──课时125 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 21.20M
| | ├──课时126 LSTM-1.mp4 18.85M
| | ├──课时127 LSTM-2.mp4 9.77M
| | ├──课时128 LSTM实战.mp4 17.79M
| | └──课时129 GRU原理与实战.mp4 50.87M
| ├──12.自编码器Auto-Encoders
| | ├──课时130 无监督学习.mp4 14.06M
| | ├──课时131 Auto-Encoders原理.mp4 45.04M
| | ├──课时132 Auto-Encoders变种.mp4 13.86M
| | ├──课时133 Adversarial Auto-Encoders.mp4 12.62M
| | ├──课时134 Variational Auto-Encoders引入.mp4 14.20M
| | ├──课时135 Reparameterization Trick.mp4 13.78M
| | ├──课时136 Variational Auto-Encoders原理.mp4 19.16M
| | ├──课时137 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4 12.65M
| | ├──课时138 Auto-Encoders实战-训练.mp4 12.46M
| | ├──课时139 Auto-Encoders实战-测试.mp4 14.15M
| | ├──课时140 VAE实战-创建网络.mp4 14.20M
| | ├──课时141 VAE实战-KL Divergence计算.mp4 47.81M
| | └──课时142 VAE实战-训练与测试.mp4 20.54M
| ├──13.对抗生成网络GAN
| | ├──课时143 数据的分布.mp4 12.37M
| | ├──课时144 画家的成长历程.mp4 85.53M
| | ├──课时145 GAN原理.mp4 18.09M
| | ├──课时146 纳什均衡-D.mp4 68.56M
| | ├──课时147 纳什均衡-G.mp4 34.57M
| | ├──课时148 JS散度的缺陷.mp4 34.46M
| | ├──课时149 EM距离.mp4 47.49M
| | ├──课时150 WGAN-GP原理.mp4 124.68M
| | ├──课时151 GAN实战-1.mp4 17.29M
| | ├──课时152 GAN实战-2.mp4 27.19M
| | ├──课时153 GAN实战-3.mp4 15.12M
| | ├──课时154 GAN实战-4.mp4 16.08M
| | ├──课时155 GAN实战-5.mp4 12.92M
| | ├──课时156 GAN实战-6.mp4 14.34M
| | ├──课时157 WGAN实战-1.mp4 16.97M
| | └──课时158 WGAN实战-2.mp4 20.74M
| ├──14.【选看】人工智能发展简史
| | ├──课时159 生物神经元结构.mp4 5.87M
| | ├──课时160 感知机的提出.mp4 13.56M
| | ├──课时161 BP神经网络.mp4 68.15M
| | ├──课时162 CNN和LSTM的发明.mp4 65.62M
| | ├──课时163 人工智能低谷.mp4 59.45M
| | ├──课时164 深度学习的诞生.mp4 14.61M
| | └──课时165 深度学习的爆发.mp4 94.11M
| ├──15.【选看】Numpy实战BP神经网络
| | ├──课时166 权值的表示.mp4 35.99M
| | ├──课时167 多层感知机的实现.mp4 14.03M
| | ├──课时168 BP神经网络前向传播.mp4 14.57M
| | ├──课时169 BP神经网络反向传播-1.mp4 14.51M
| | ├──课时170 BP神经网络反向传播-2.mp4 13.81M
| | ├──课时171 BP神经网络反向传播-3.mp4 13.82M
| | ├──课时172 多层感知机的训练.mp4 15.98M
| | ├──课时173 多层感知机的测试.mp4 19.15M
| | └──课时174 实战小结.mp4 12.16M
| ├──电子书
| | ├──花书-深度学习-Eng.pdf 15.91M
| | └──花书-中文版.pdf 30.77M
| ├──课程安装软件-Ubuntu 18.04
| | ├──Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh 654.13M
| | ├──cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb 1.55G
| | ├──cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz 412.76M
| | └──pycharm-community-2019.1.1.tar.gz 317.09M
| ├──课程安装软件-Win10
| | ├──Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe 661.66M
| | ├──cuda_10.0.130_411.31_win10.exe 2.04G
| | ├──cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip 213.78M
| | └──pycharm-community-2019.1.1.exe 231.79M
| ├──深度学习与TensorFlow入门实战-源码和PPT
| | ├──0-课程介绍
| | ├──lesson01-初见TensorFlow2.0
| | | ├──autograd.py 0.27kb
| | | ├──gpu_accelerate.py 0.74kb
| | | ├──初见TensorFlow2.0.pdf 1.06M
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | ├──lesson02-开发环境准备
| | | ├──test.py 0.17kb
| | | ├──开发环境准备-Win10.pdf 1.57M
| | | ├──开发环境准备.pdf 1.93M
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | ├──lesson03-回归问题
| | | └──回归问题.pdf 765.58kb
| | ├──lesson04-回归问题实战
| | | ├──data.csv 3.79kb
| | | ├──linear_regression(1).py 1.97kb
| | | ├──回归实战.pdf 601.05kb
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | ├──lesson05-手写数字问题
| | | └──手写数字问题.pdf 1.10M
| | ├──lesson06-手写数字识别初体验
| | | ├──main.py 1.47kb
| | | └──手写数字问题体验.pdf 829.63kb
| | ├──lesson07-数据类型
| | | ├──代码量较少,同学们自己动手练习.txt
| | | └──数据类型.pdf 1.24M
| | ├──lesson08-创建Tensor
| | | ├──创建Tensor.pdf 2.26M
| | | └──代码量较少,同学们自己动手练习.txt
| | ├──lesson09-索引与切片
| | | ├──代码量较少,同学们自己动手练习.txt
| | | ├──索引与切片-1.pdf 1.14M
| | | └──索引与切片-2.pdf 864.81kb
| | ├──lesson10-维度变换
| | | └──维度变换.pdf 1.47M
| | ├──lesson11-Broadcasting
| | | └──Broadcasting.pdf 523.22kb
| | ├──lesson12-数学运算
| | | └──数学运算.pdf 1.52M
| | ├──lesson13-前向传播(张量)-实战
| | | ├──forward.py 2.50kb
| | | ├──前向传播.pdf 810.78kb
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | ├──lesson14-合并与分割
| | | └──合并与分割.pdf 989.01kb
| | ├──lesson15-数据统计
| | | └──数据统计.pdf 1.39M
| | ├──lesson16-张量排序
| | | ├──topk.py 0.99kb
| | | └──张量排序(1).pdf 644.64kb
| | ├──lesson17-填充与复制
| | | └──填充与复制.pdf 1.06M
| | ├──lesson18-数据限幅
| | | ├──main.py 2.12kb
| | | └──张量限幅.pdf 1.71M
| | ├──lesson19-高阶OP
| | | ├──meshgrid.py 0.69kb
| | | └──高阶特性.pdf 1.55M
| | ├──lesson20-数据加载
| | | └──数据加载.pdf 1.61M
| | ├──lesson21-测试(张量)-实战
| | | ├──forward.py 3.63kb
| | | ├──mnist_tensor.py 3.22kb
| | | └──测试(张量)实战.pdf 483.17kb
| | ├──lesson22-全连接层
| | | ├──mlp.py 0.34kb
| | | └──全接连层.pdf 1.65M
| | ├──lesson23-输出方式
| | | └──输出方式.pdf 1.18M
| | ├──lesson24-误差计算
| | | ├──loss.py 0.35kb
| | | └──误差计算.pdf 1.63M
| | ├──lesson25-梯度计算
| | | ├──0.梯度下降-简介.pdf 1.62M
| | | ├──2nd_derivative.py 0.34kb
| | | ├──3.激活函数及其梯度.pdf 1.04M
| | | ├──4.损失函数及其梯度.pdf 1.03M
| | | ├──5.单输出感知机梯度.pdf 544.90kb
| | | ├──6.多输出感知机梯度.pdf 521.95kb
| | | ├──7.链式法则.pdf 496.08kb
| | | ├──8.多层感知机梯度.pdf 856.21kb
| | | ├──chain_rule.py 0.39kb
| | | ├──crossentropy_loss.py 0.40kb
| | | ├──mse_grad.py 0.33kb
| | | ├──multi_output_perceptron.py 0.33kb
| | | ├──sigmoid_grad.py 0.23kb
| | | └──single_output_perceptron.py 0.33kb
| | ├──lesson26-优化方法
| | | ├──himmelblau.py 0.89kb
| | | └──函数优化实战.pdf 654.84kb
| | ├──lesson27-书写数字问题(层)-实战
| | | ├──fashionmnist_layer.py 2.97kb
| | | ├──MNIST实战.pdf 217.69kb
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | ├──lesson28-可视化
| | | ├──main.py 4.23kb
| | | └──可视化.pdf 1.60M
| | ├──lesson30-Keras高层API
| | | ├──1.Metrics.pdf 633.24kb
| | | ├──2.Compile&Fit.pdf 1.38M
| | | ├──3.自定义层.pdf 711.18kb
| | | ├──compile_fit.py 1.49kb
| | | ├──layer_model.py 2.31kb
| | | └──metrics.py 2.42kb
| | ├──lesson31-Keras模型保存与加载
| | | ├──model.h5 2.84M
| | | ├──save_load_model.py 1.85kb
| | | ├──save_load_weight.py 1.85kb
| | | └──模型加载与保存.pdf 708.86kb
| | ├──lesson32-Keras实战
| | | ├──keras_train.py 2.92kb
| | | ├──Keras实战CIFAR10.pdf 254.73kb
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | ├──lesson38-卷积神经网络
| | | ├──卷积神经网络.pdf 1.60M
| | | └──什么是卷积.pdf 1.45M
| | ├──lesson39-池化与采样
| | | └──池化与采样.pdf 1.01M
| | ├──lesson40-CIFAR与VGG实战
| | | ├──cifar100_train.py 4.13kb
| | | ├──CIFAR与VGG实战.pdf 355.59kb
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | ├──lesson41-经典卷积网络
| | | └──经典卷积网络.pdf 970.95kb
| | ├──lesson43-ResNet
| | | ├──resnet.py 2.63kb
| | | ├──resnet18_train.py 2.26kb
| | | ├──ResNet实战.pdf 204.66kb
| | | └──ResNet与DenseNet.pdf 1.28M
| | ├──lesson44-循环神经网络
| | | ├──时间序列表示.pdf 1.51M
| | | └──循环神经网络.pdf 1.07M
| | ├──lesson45-RNN实战
| | | ├──RNN Layer使用.pdf 1.27M
| | | ├──sentiment_analysis_cell.py 2.96kb
| | | ├──sentiment_analysis_layer.py 2.54kb
| | | └──情感分类实战.pdf 353.45kb
| | ├──lesson48-AutoEncoders
| | | └──AutoEncoders.pdf 3.59M
| | ├──lesson49-VAE实战
| | | ├──AE实战.pdf 469.52kb
| | | ├──autoencoder.py 2.92kb
| | | ├──vae(1).py 3.74kb
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | ├──lesson50-GAN
| | | └──GAN.pdf 5.20M
| | ├──lesson51-WGAN实战
| | | ├──dataset.py 5.28kb
| | | ├──gan.py 2.10kb
| | | ├──gan_train.py 4.44kb
| | | ├──GAN实战.pdf 645.99kb
| | | ├──wgan.py 2.10kb
| | | ├──wgan_train.py 5.20kb
| | | └──请学员务必加群答疑!!!.txt 0.02kb
| | └──Readme.md 0.27kb
| └──深度学习与TF-PPT和代码.rar 98.30M

如果觉得我的文章对您有用,请随意打赏。您的支持将鼓励我继续创作!

更多阅读