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前沿技术
人工智能
深度学习/Tensorflow
深度学习-Tensorflow2.0
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深度学习-Tensorflow2.0
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该课程属于
3062-李晓飞-人工智能学科-计算机视觉方向-就业:否
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介绍
课时76 Keras高层API-1.mp4
全部任务
上阶段考核通过卡点
TensorFlow2.0课程课...
课时1 深度学习框架介绍-1.m...
课时2 深度学习框架介绍-2.m...
课时3 开发环境安装-1.mp4
课时4 开发环境安装-2.mp4
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-c...
课时8 Ubuntu平台实录-a...
课时9 Ubuntu平台实录-t...
课时10 Ubuntu平台实录-...
每日作业
课时11 线性回归-1.mp4
课时12 线性回归-2.mp4
课时13 回归问题实战-1.mp...
课时14 回归问题实战-2.mp...
课时15 手写数字问题-1.mp...
课时16 手写数字问题-2.mp...
课时17 手写数字问题-3.mp...
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...
课时20 tensorflow数...
课时21 tensorflow数...
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.mp4
课时26 索引与切片-2.mp4
课时27 索引与切片-3.mp4
课时28 索引与切片-4.mp4
课时29 索引与切片-5.mp4
课时30 维度变换-1.mp4
课时31 维度变换-2.mp4
课时32 维度变换-3.mp4
课时33 Broadcastin...
课时34 Broadcastin...
课时35 数学运算.mp4
课时36 前向传播(张量)-实战...
课时37 前向传播(张量)-实战...
课时38 前向传播(张量)-实战...
课时39 前向传播(张量)-实战...
每日作业
课时40 合并与分割.mp4
课时41 数据统计.mp4
课时42 张量排序-1.mp4
课时43 张量排序-2.mp4
课时44 填充与复制.mp4
课时45 张量限幅-1.mp4
课时46 张量限幅-2.mp4
课时47 高阶操作-1.mp4
课时48 高阶操作-2.mp4
课时49 数据加载-1.mp4
课时50 数据加载-2.mp4
课时51 数据加载-3.mp4
课时52 测试(张量)实战.mp...
课时53 全连接层-1.mp4
课时54 全连接层-2.mp4
课时55 输出方式.mp4
课时56 误差计算-1.mp4
课时57 误差计算-2.mp4
课时58 误差计算-3.mp4
每日作业
课时59 梯度下降-简介-1.m...
课时60 梯度下降-简介-2.m...
课时61 常见函数的梯度.mp4
课时62 激活函数及其梯度.mp...
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.mp...
课时66 多输出感知机梯度.mp...
课时67 链式法则.mp4
课时68 反向传播算法-1.mp...
课时69 反向传播算法-2.mp...
课时70 函数优化实战.mp4
课时71 手写数字问题实战(层)...
课时72 手写数字问题实战(层)...
课时73 手写数字问题实战(层)...
课时74 TensorBoard...
课时75 TensorBoard...
课时76 Keras高层API-...
课时77 Keras高层API-...
课时78 Keras高层API-...
课时79 自定义层或网络-1.m...
课时80 自定义层或网络-2.m...
课时81 模型保存与加载.mp4
课时82 CIFAR10自定义网...
课时83 CIFAR10自定义网...
课时84 CIFAR10自定义网...
每日作业
课时85 过拟合与欠拟合.mp4
课时86 交叉验证-1.mp4
课时87 交叉验证-2.mp4
课时88 Regularizat...
课时89 动量与学习率衰减.mp...
课时90 Early stopp...
课时86 什么是卷积-1.mp4
课时87 什么是卷积-2.mp4
课时88 什么是卷积-3.mp4
课时89 什么是卷积-4.mp4
课时90 卷积神经网络-1.mp...
课时91 卷积神经网络-2.mp...
课时92 卷积神经网络-3.mp...
课时93 卷积神经网络-4.mp...
课时94 池化与采样.mp4
课时95 CIFAR100与VG...
课时96 CIFAR100与VG...
课时97 CIFAR100与VG...
课时98 CIFAR100与VG...
课时99 经典卷积网络VGG, ...
课时100 经典卷积网络VGG,...
课时101 BatchNorm-...
课时101 BatchNorm-...
课时102 ResNet, De...
课时103 ResNet, De...
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...
每日作业
课时108 序列表示方法-1.m...
课时109 序列表示方法-2.m...
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-...
课时113 RNNCell使用-...
课时114 RNN与情感分类问题...
课时115 RNN与情感分类问题...
课时116 RNN与情感分类问题...
课时117 RNN与情感分类问题...
课时118 梯度弥散与梯度爆炸....
课时119 LSTM原理-.mp...
课时120 LSTM原理-2.m...
课时121 LSTM实战.mp4
课时122 GRU原理与实战.m...
课时119 无监督学习.mp4
课时120 Auto-Encod...
课时121 Auto-Encod...
课时122 Adversaria...
课时123 Variationa...
课时124 Reparamete...
课时125 Variationa...
课时126 Auto-Encod...
课时127 Auto-Encod...
课时128 Auto-Encod...
课时129 VAE实战-创建网络...
课时130 VAE实战-KL D...
课时131 VAE实战-训练与测...
每日作业
课时132 数据的分布.mp4
课时133 画家的成长历程.mp...
课时134 GAN原理.mp4
课时135 纳什均衡-D.mp4
课时136 纳什均衡-G.mp4
课时137 JS散度的缺陷.mp...
课时138 EM距离.mp4
课时139 WGAN-GP原理....
课时140 GAN实战-.mp4
课时141 GAN实战-2.mp...
课时142 GAN实战-3.mp...
课时143 GAN实战-4.mp...
课时144 GAN实战-5.mp...
课时145 GAN实战-6.mp...
课时146 WGAN实战-1.m...
课时147 WGAN实战-2.m...
课时148 生物神经元结构.mp...
课时149 感知机的提出.mp4
课时150 BP神经网络.mp4
课时151 CNN和LSTM的发...
课时152 人工智能低谷.mp4
课时153 深度学习的诞生.mp...
课时154 深度学习的爆发.mp...
课时155 权值的表示.mp4
课时156 多层感知机的实现.m...
课时157 BP神经网络前向传播...
课时158 BP神经网络反向传播...
课时159 BP神经网络反向传播...
课时160 BP神经网络反向传播...
课时161 多层感知机的训练.m...
课时162 多层感知机的测试.m...
课时163 实战小结.mp4
每日作业
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深度学习-Tensorflow2.0
897
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Pytorch学习
1151
0
知识图谱
55
0
2、(Part Two)深度学习进阶
12
0
授课教师
森陌夏栀
高级算法工程师
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