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深度学习与TensorFlow 2入门实战视频教程(完整版)

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-7-26 22:50:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
    目录:/017 深度学习与TensorFlow 2入门实战(完整版)
    % X8 u2 W4 v* ^. e' H1 G      ┣━━08.Keras高层接口( ?  S; z) x: ^# b) j" U
          ┃    ┣━━课时76 Keras高层API-1.mp4+ Z7 q8 G% L9 u$ [( A
          ┃    ┣━━课时77 Keras高层API-2.mp4: J7 a1 i, B3 }
          ┃    ┣━━课时78 Keras高层API-3.mp4( h7 G  O7 D8 X2 N
          ┃    ┣━━课时79 自定义层或网络-1.mp45 G, _  a: O2 y+ `4 x8 j! s: @
          ┃    ┣━━课时80 自定义层或网络-2.mp4
    & s; s0 b& ]$ q% J; F" |6 ~      ┃    ┣━━课时81 模型保存与加载.mp4
    7 h. A0 {- n) Z0 i, q      ┃    ┣━━课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp44 m( Y/ f, q2 o% G/ v
          ┃    ┣━━课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
    3 R! C4 I# A. a      ┃    ┗━━课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp46 r1 ^3 u5 c, j# L/ N  [
          ┣━━电子书
    * Y& G: q7 x) h      ┃    ┣━━花书-中文版.pdf
    8 ?2 H1 R+ b. h+ m4 d+ c      ┃    ┗━━花书-深度学习-Eng.pdf
    4 @1 u; t, D3 g      ┣━━课程安装软件-Ubuntu 18.04
    ) n7 w/ G& }8 V! z6 [      ┃    ┣━━Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh, c+ `6 w7 p% g$ E
          ┃    ┣━━cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb+ E3 A7 A6 E- B+ Y
          ┃    ┣━━cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz8 E3 f5 X1 [% Y8 }" V* h
          ┃    ┗━━pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
    * I: m0 o; d3 N. ]( J      ┣━━15.【选看】Numpy实战BP神经网络
    : S! d9 A: D: g" q8 c3 V      ┃    ┣━━课时155 权值的表示.mp4- X5 ^" c2 O6 U8 D8 q/ r3 `
          ┃    ┣━━课时156 多层感知机的实现.mp47 U: [! ?/ C" G. u0 i. d" ?
          ┃    ┣━━课时157 BP神经网络前向传播.mp4
    / B; _+ g5 S6 W0 \. K# G      ┃    ┣━━课时158 BP神经网络反向传播-1.mp45 m; h: L' c6 [" ~
          ┃    ┣━━课时159 BP神经网络反向传播-.mp4; I9 v" R/ V' ?! a7 c& \
          ┃    ┣━━课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4
    ) T* x7 _, T4 t      ┃    ┣━━课时161 多层感知机的训练.mp4
    - r/ k! O( Y1 T      ┃    ┣━━课时162 多层感知机的测试.mp4- K: Z, Y& C. V; q. b3 g* |0 ?6 ~
          ┃    ┗━━课时163 实战小结.mp4
    5 c  _9 i2 c7 K8 [      ┣━━14.【选看】人工智能发展简史
    7 I* C: ?: L3 s$ L5 ~9 l      ┃    ┣━━课时148 生物神经元结构.mp4! i4 K: p! }3 `1 M9 y7 T
          ┃    ┣━━课时149 感知机的提出.mp47 z! \6 T5 p8 U) O6 E3 h
          ┃    ┣━━课时150 BP神经网络.mp4$ t" @5 L+ O: S. ]6 y; n! U$ Q
          ┃    ┣━━课时151 CNN和LSTM的发明.mp4
    # ]* s0 q6 o; o( g7 y      ┃    ┣━━课时152 人工智能低谷.mp4
    , J. q5 s; G9 e3 V% U  v      ┃    ┣━━课时153 深度学习的诞生.mp4
    7 r7 |- I/ G# \% C; ?      ┃    ┗━━课时154 深度学习的爆发.mp4
    + y$ g* C  ]  g1 X- n' }2 v      ┣━━13.对抗生成网络GAN' U) k$ D- _! o9 ?! n
          ┃    ┣━━课时132 数据的分布.mp48 `& g! K6 L9 W1 i$ x% @
          ┃    ┣━━课时133 画家的成长历程.mp4
    5 }8 E4 z3 q2 W: y  O0 ^      ┃    ┣━━课时134 GAN原理.mp4
    . T9 a7 B7 n: U      ┃    ┣━━课时135 纳什均衡-D.mp4* ^  {/ [( i9 y, j" [" c
          ┃    ┣━━课时136 纳什均衡-G.mp4
      _! l; N/ C1 _      ┃    ┣━━课时137 JS散度的缺陷.mp4
    2 j2 E4 e/ w! U) Q      ┃    ┣━━课时138 EM距离.mp4
    2 |/ X. w# M! G; f' J4 D! X: Z      ┃    ┣━━课时139 WGAN-GP原理.mp4
    , L( C6 g- H" ~0 Z2 }# y3 T2 n, o/ }: U      ┃    ┣━━课时140 GAN实战-.mp4
    / u5 d# x1 o1 T; u" G2 r8 ~" v      ┃    ┣━━课时141 GAN实战-2.mp40 t$ b" Q3 s3 p' F
          ┃    ┣━━课时142 GAN实战-3.mp4
    2 o+ x/ S& o+ S* }      ┃    ┣━━课时143 GAN实战-4.mp4
    - U4 n! K4 c8 j* W- y0 A" Q      ┃    ┣━━课时144 GAN实战-5.mp40 o( B! U9 v& S2 O  ^8 `2 O, D
          ┃    ┣━━课时145 GAN实战-6.mp45 q8 \: i4 F5 Z7 G  P& B) m
          ┃    ┣━━课时146 WGAN实战-1.mp45 b# r6 c1 P7 H( Z
          ┃    ┗━━课时147 WGAN实战-2.mp43 B5 a, ]- {9 A7 f# ~4 t( L! q: _
          ┣━━12.自编码器Auto-Encoders
    5 ^1 d* x  j& e" [9 g      ┃    ┣━━课时119 无监督学习.mp4& U% J  j, c) X
          ┃    ┣━━课时120 Auto-Encoders原理.mp4; O  x( J; U6 y- }1 C9 `
          ┃    ┣━━课时121 Auto-Encoders变种.mp44 t& P8 C) `9 \4 J8 g0 {5 ^
          ┃    ┣━━课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4; g8 M  @; N& ^; r
          ┃    ┣━━课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4) E: }$ p% t' M5 J" |& ^  S; a- u
          ┃    ┣━━课时124 Reparameterization Trick.mp4) i9 R& q8 W5 T4 I& y  C
          ┃    ┣━━课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4$ p: u; w2 E4 `$ n: p' Z
          ┃    ┣━━课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
    7 m6 j( T0 S  _' }! `# u- S      ┃    ┣━━课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp48 x7 H# g% q+ ^$ `. \
          ┃    ┣━━课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4. ^3 W) E  Q5 A* K" g, m
          ┃    ┣━━课时129 VAE实战-创建网络.mp4
    3 l# K9 D" R& y) X- Z      ┃    ┣━━课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
    - T+ [9 `3 ?3 a: t7 N1 l8 b      ┃    ┗━━课时131 VAE实战-训练与测试.mp4
    # l6 ~1 r6 X- Q( h      ┣━━11.循环神经网络RNN
    7 Y/ f* q8 e* D* c5 T      ┃    ┣━━GRU原理与实战.mp4* r" a& i% `2 V
          ┃    ┣━━lstm-1.mp4  r2 N- S8 j4 O9 Y8 ]8 ^
          ┃    ┣━━lstm-2.mp4
    8 _/ f* M0 o  y* `      ┃    ┣━━LSTM实战.mp4' {5 e. X  L9 p! u( s4 I
          ┃    ┣━━梯度弥散与梯度爆炸.mp41 ?8 q+ X/ k! b4 f( ^
          ┃    ┣━━课时108 序列表示方法-1.mp4
    / M4 i% q) u" E/ u( P      ┃    ┣━━课时109 序列表示方法-2.mp4
    5 J+ K4 A* Y3 m8 K      ┃    ┣━━课时110 循环神经网络层-1.mp4+ M9 _# c3 f2 G! p2 V
          ┃    ┣━━课时111 循环神经网络层-2.mp4
    3 Y$ ?1 `1 |( {$ w* o- Z, z      ┃    ┣━━课时112 RNNCell使用-1.mp4
    ( O6 k1 s% C2 ^      ┃    ┣━━课时113 RNNCell使用-2.mp43 J9 I) J+ S3 V
          ┃    ┣━━课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
    , ?/ O) C# l+ @6 I# x6 y$ L* u' B      ┃    ┣━━课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4) q0 v* F" h& ?. l
          ┃    ┣━━课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4% g# m5 k( V, D$ Z3 H4 a
          ┃    ┗━━课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
    5 }$ i2 K# I1 j+ Z% n: q* x0 A) T      ┣━━10.卷积神经网络
    5 ~& m# J1 J1 R5 D# n& ?; K& c      ┃    ┣━━课时101 BatchNorm2 \$ a3 v8 k# d" i6 h
          ┃    ┃    ┣━━batchnorm.mp4
    ( r: Q8 A$ D  p) L( e( a4 z      ┃    ┃    ┗━━batchnorm2 .mp4
    & k5 u. y" j4 ~- ~' B0 s2 l1 F      ┃    ┣━━课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4& }% Z, X! y' e, t+ a
          ┃    ┣━━课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4" @8 G. S7 g  n0 a, O
          ┃    ┣━━课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4
    2 B. `* k2 i( L      ┃    ┣━━课时104 ResNet实战-1.mp4; `! R- i' J& X7 O
          ┃    ┣━━课时105 ResNet实战-2.mp4& N! z! ^2 n* b9 t# F8 Q
          ┃    ┣━━课时106 ResNet实战-3.mp4
    1 ^2 g  z' T, H1 B5 x: x      ┃    ┣━━课时107 ResNet实战-4.mp40 T) x; Y& s) }+ k8 D# Q& p  S* K% O
          ┃    ┣━━课时86 什么是卷积-1.mp4
    9 B1 D- B2 h/ y* y      ┃    ┣━━课时87 什么是卷积-2.mp4: Z1 ^+ {, q9 ~0 k" M# u
          ┃    ┣━━课时88 什么是卷积-3.mp4
    $ `8 W) D/ q+ }& N5 e      ┃    ┣━━课时89 什么是卷积-4.mp4
    " X5 J$ J' T" z& ^      ┃    ┣━━课时90 卷积神经网络-1.mp4
    2 C% y2 K. u, j0 F2 I5 C8 l      ┃    ┣━━课时91 卷积神经网络-2.mp4
    4 C  H" M0 P- r2 m# Y      ┃    ┣━━课时92 卷积神经网络-3.mp4
      A7 k" |6 M: f$ ?      ┃    ┣━━课时93 卷积神经网络-4.mp4; z/ X$ X. {" P  `# T
          ┃    ┣━━课时94 池化与采样.mp4
    3 X+ d# v8 ]8 j  |* x! j: `% O      ┃    ┣━━课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp4; v8 N( {* |6 @7 p6 D
          ┃    ┣━━课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
    / }+ k* v0 P! x: b* |8 c      ┃    ┣━━课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp44 Q7 R6 N6 Q0 f! H
          ┃    ┣━━课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
    1 R1 C% {2 b  ]      ┃    ┗━━课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
    2 x; @8 A* f' v3 y! s+ H) _      ┣━━09.过拟合% A! H8 g  Z7 N4 C! h
          ┃    ┣━━课时 89 动量与学习率.mp4
    $ S$ _5 N& R) X: }; E% B      ┃    ┣━━课时85 过拟合与欠拟合.mp4
    4 ^9 |8 h6 [: R7 P      ┃    ┣━━课时86 交叉验证-1.mp43 X; Y2 b: d5 u3 o+ t
          ┃    ┣━━课时87 交叉验证-2.mp4
    " G( e9 V- P0 _4 p. y; ~0 H      ┃    ┣━━课时88 Regularization.mp4
    ' j/ n# ?; a- a9 L9 l      ┃    ┗━━课时90 Early stopping,Dropout.mp4
    0 S9 W0 i- K1 B3 J' P      ┣━━课程安装软件-Win10
    ' \$ d) K/ f  D      ┃    ┣━━Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
    , h3 e& ^9 D8 t9 H      ┃    ┣━━cuda_10.0.130_411.31_win10.exe1 A8 e  H; T. U" [- |9 h
          ┃    ┣━━cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip
    , L( `) [+ a  G- j+ v8 _      ┃    ┗━━pycharm-community-2019.1.1.exe3 n0 E7 G+ a# S/ d
          ┣━━07 随机梯度下降
    5 ]8 @: e# m& Y; n6 ~, L9 N      ┃    ┣━━课时59 梯度下降-简介-1.mp4
    / y4 n8 i3 f; g6 P9 B      ┃    ┣━━课时60 梯度下降-简介-2.mp4; t1 F( i0 f8 v
          ┃    ┣━━课时61 常见函数的梯度.mp45 B# l* W. T1 U, p4 W0 _0 g2 s* a
          ┃    ┣━━课时62 激活函数及其梯度.mp40 ~' r& W+ o; ]3 z# n" f# n
          ┃    ┣━━课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
    , [/ |( Q9 Z8 X8 E      ┃    ┣━━课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
    8 v5 V( k) ^" F9 B: H9 a4 q' u      ┃    ┣━━课时65 单输出感知机梯度.mp4, I: ^; \% _8 o$ o* ^5 n
          ┃    ┣━━课时66 多输出感知机梯度.mp4
    , S( G+ l' k' a$ O6 \      ┃    ┣━━课时67 链式法则.mp4
    " H6 k$ s3 w- V. V' r+ Z: W' z      ┃    ┣━━课时68 反向传播算法-1.mp4
    % @+ W/ H) X1 b/ ^      ┃    ┣━━课时69 反向传播算法-2.mp4
    ' c# p+ G$ U" q* d- P+ z      ┃    ┣━━课时70 函数优化实战.mp4
    - y8 v7 e& y2 d4 o% j3 ?1 X8 ^      ┃    ┣━━课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp4
    / A' ~7 ^- U% a      ┃    ┣━━课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp4
    6 R  Q0 H, S- H      ┃    ┣━━课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4
    * K* L- ?" F5 l6 f. [" q      ┃    ┣━━课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
    $ K( u; P! t- J: I% i, p+ w      ┃    ┗━━课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
    / R3 q3 Q3 ?3 ^& F4 k      ┣━━06 神经网络与全连接层
    6 w4 Q/ b: j) L5 L- x      ┃    ┣━━课时49 数据加载-1.mp4
    ! w  t' w3 m$ V6 W2 A      ┃    ┣━━课时50 数据加载-2.mp4
    ) w5 z  a+ x1 K      ┃    ┣━━课时51 数据加载-3.mp4$ b$ o3 r# f$ b, }! d# B. u  \. p
          ┃    ┣━━课时52 测试(张量)实战.mp4
    8 G! B8 y& n! Q: s- m: a0 v      ┃    ┣━━课时53 全连接层-1.mp4% C& U' L4 u8 Z  E7 b6 G
          ┃    ┣━━课时54 全连接层-2.mp4
    9 J9 C! }& c" J2 U8 D      ┃    ┣━━课时55 输出方式.mp46 s+ I5 b, M5 U1 v  `# C
          ┃    ┣━━课时56 误差计算-1.mp4
    7 A  Z0 d1 o9 G: e% K      ┃    ┣━━课时57 误差计算-2.mp46 Y$ ]1 l* M, E9 g' O. K5 g
          ┃    ┗━━课时58 误差计算-3.mp4/ ^; K! S$ j1 O
          ┣━━05.tensorflow 2高阶操作; |7 v# l: ~% _9 F9 [: O6 L
          ┃    ┣━━课时40 合并与分割.mp4
    ! b8 p2 ]: h% m      ┃    ┣━━课时41 数据统计.mp4; Y8 f$ c% \; ]$ _' j
          ┃    ┣━━课时42 张量排序-1.mp4
      W4 Z5 k0 h. w! T, r+ k- `      ┃    ┣━━课时43 张量排序-2.mp45 s8 k) s) C9 U
          ┃    ┣━━课时44 填充与复制.mp47 Y4 i8 ?) t  p) s0 @6 E
          ┃    ┣━━课时45 张量限幅-1.mp4
    9 [  |" U1 T% \! R, ^( Y      ┃    ┣━━课时46 张量限幅-2.mp4
    7 Y1 x1 ?3 c2 y, K1 {      ┃    ┣━━课时47 高阶操作-1.mp4
    4 e9 H4 l7 u: ~7 {2 i4 V( G* x      ┃    ┗━━课时48 高阶操作-2.mp4! }! @: R! h- d1 Q, x9 e+ M
          ┣━━04.Tensorflow 2基础操作& H/ @# \5 r. @; h( q: [- w( i
          ┃    ┣━━课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
    * u6 h+ Y& {1 X; V. B0 n0 w  p& v6 @5 i      ┃    ┣━━课时21 tensorflow数据类型-2.mp4& z8 U/ u' [6 w$ O+ A
          ┃    ┣━━课时22 创建Tensor-1.mp4
    . [+ Y1 Q1 Q; D; ], x      ┃    ┣━━课时23 创建Tensor-2.mp4/ V2 l9 m* e. s
          ┃    ┣━━课时24 创建Tensor-3.mp4" {# K0 W$ H" A$ [, J
          ┃    ┣━━课时25 索引与切片-1.mp42 D- v  q  N' B7 ^+ U# r: ?
          ┃    ┣━━课时26 索引与切片-2.mp4. a. D. Y2 I6 I! H* ~
          ┃    ┣━━课时27 索引与切片-3.mp4
    . F$ x8 Y- w5 O9 H3 j2 M. D      ┃    ┣━━课时28 索引与切片-4.mp4
    ( F" }  a$ [+ ]  c' Q4 i      ┃    ┣━━课时29 索引与切片-5.mp4- ]8 \4 x$ a6 s- ?
          ┃    ┣━━课时30 维度变换-1.mp4
    , ^, y& ^" L. Z      ┃    ┣━━课时31 维度变换-2.mp42 y) ~/ G) q0 v
          ┃    ┣━━课时32 维度变换-3.mp4
    2 q: p* ~/ i5 W  g3 Y      ┃    ┣━━课时33 Broadcasting-1.mp4( v2 [& v' }1 U
          ┃    ┣━━课时34 Broadcasting-2.mp4: [9 N. P' r% ]; U0 X
          ┃    ┣━━课时35 数学运算.mp4
    . W2 [" X7 E% W" N+ \# n0 d- s      ┃    ┣━━课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4+ U3 P  r3 }$ s" z2 `! e) t
          ┃    ┣━━课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp4
    4 k* t9 H: m# S6 @& w      ┃    ┣━━课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp4
    . P& t2 G" V( J* J7 O/ [- b( b      ┃    ┗━━课时39 前向传播(张量)-实战-4.mp4
    1 Y' X' J! a0 O( d      ┣━━03.回归问题& A% N( S+ s0 E4 Z- L) N: X/ |) T, d
          ┃    ┣━━课时11 线性回归-1.mp4
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