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深度学习之神经网络
深度学习之神经网络 3.4GB
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资料 138.3MB
神经网络常用算法.rar 138.2MB
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第9章 对抗神经网络 957.5MB
9-9 文本生成图像Text2Img_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 37.9MB
9-8 多领域图像翻译StarGAN_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 43.4MB
9-7 无配对图像翻译CycleGAN(2)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 26.7MB
9-6 无配对图像翻译CycleGAN(1)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 17.4MB
9-5 图像翻译Pix2Pix_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 46.5MB
9-4 深度卷积对抗生成网络DCGAN(2)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 21.4MB
9-3 反卷积.mp4 36.5MB
9-2 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1).mp4 24.4MB
9-17 训练流程实现与效果展示_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 82.4MB
9-16 DCGAN训练算子实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 49.0MB
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 65.7MB
9-14 DCGAN判别器实现.mp4 40.2MB
9-13 DCGAN生成器器实现.mp4 88.1MB
9-12 数据生成器实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 77.1MB
9-11 DCGAN实战引入.mp4 79.4MB
9-10 对抗生成网络总结_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 8.2MB
9-1 对抗生成网络原理.mp4 213.0MB
第8章 图像生成文本 1.2GB
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8-9 数据介绍,词表生成.mp4 86.2MB
8-8 图像生成文本模型对比与总结.mp4 10.0MB
8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp4 14.6MB
8-6 Show attend and Tell 模型.mp4 49.9MB
8-5 Show and Tell模型.mp4 7.5MB
8-4 Multi-Modal RNN模型.mp4 27.2MB
8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本.mp4 14.2MB
8-21 文本生成图像问题引入与本节课总结.mp4 17.1MB
8-20 训练流程代码.mp4 77.7MB
8-2 图像生成文本评测指标.mp4 17.6MB
8-19 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现.mp4 161.9MB
8-18 计算图构建-图片与词语embedding.mp4 94.6MB
8-17 计算图构建-辅助函数实现.mp4 42.4MB
8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成.mp4 155.5MB
8-15 ImageCaptionData类封装-图片特征读取.mp4 83.0MB
8-14 文本描述转换为ID表示.mp4 38.3MB
8-13 词表载入.mp4 58.2MB
8-12 输入输出文件与默认参数定义.mp4 39.6MB
8-11 图像特征抽取(2)-InceptionV3预训练模型抽取图像特征.mp4 87.1MB
8-10 图像特征抽取(1)-文本描述文件解析.mp4 60.7MB
8-1 图像生成文本问题引入⼊.mp4 59.6MB
第7章 循环神经网络 1.1GB
7-9 实战代码模块解析.mp4 19.2MB
7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4 72.2MB
7-7 数据预处理之分词.mp4 130.6MB
7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp4 47.9MB
7-5 基于CNN的文本分类模型(TextCNN).mp4 55.6MB
7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN).mp4 33.8MB
7-3 长短期记忆网络.mp4 26.2MB
7-2 循环神经网络.mp4 64.5MB
7-19 循环神经网络总结.mp4 2.8MB
7-18 TextCNN实现.mp4 107.4MB
7-17 LSTM单元内部结构实现.mp4 173.6MB
7-16 训练流程实现.mp4 92.9MB
7-15 指标计算与梯度算子实现.mp4 54.4MB
7-14 计算图实现.mp4 87.2MB
7-13 计算图输入定义.mp4 68.5MB
7-12 数据集封装.mp4 109.2MB