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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.10]以坛为家III

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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), C3 q: g. F5 g
          ┣━━08.Keras高层接口  D6 N- s/ N9 e% ^9 v  G8 u9 j
          ┃    ┣━━课时76 Keras高层API-1.mp4
    " t+ Q4 `* `, B      ┃    ┣━━课时77 Keras高层API-2.mp4
    / n$ D) N" ]9 Y& U      ┃    ┣━━课时78 Keras高层API-3.mp49 \5 F4 ?+ x1 j# y" c4 E2 L
          ┃    ┣━━课时79 自定义层或网络-1.mp4
    & g: U; g7 Q' C. \' C( D  x4 q; A      ┃    ┣━━课时80 自定义层或网络-2.mp4* X$ r! k% a) V- m- R- i; u1 f4 |6 z
          ┃    ┣━━课时81 模型保存与加载.mp44 R) T7 k5 Q; @1 g
          ┃    ┣━━课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
    + l; f* ?4 k  ]      ┃    ┣━━课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
    " s. ~+ v2 N- N4 J      ┃    ┗━━课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
    $ d# v' F( |) D      ┣━━电子书8 i3 |/ l+ @& A
          ┃    ┣━━花书-中文版.pdf- E  g# j3 r7 ^; R. G# ]
          ┃    ┗━━花书-深度学习-Eng.pdf
    8 v/ }% P  |3 T% T) _, S      ┣━━课程安装软件-Ubuntu 18.047 j' ?" h7 ^0 t# M" }1 M) x
          ┃    ┣━━Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
    ( j& y1 `% Z# b; V. b      ┃    ┣━━cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb. v& t* U5 D, }$ e( D+ t" ]
          ┃    ┣━━cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz) e& m6 r  W8 k
          ┃    ┗━━pycharm-community-2019.1.1.tar.gz4 ^0 G) b  F6 A% U( J
          ┣━━15.【选看】Numpy实战BP神经网络9 @3 c, F) m/ W3 g6 h7 ]
          ┃    ┣━━课时155 权值的表示.mp4
    2 y+ A$ g1 t( |8 Q8 p' W% K& j      ┃    ┣━━课时156 多层感知机的实现.mp4
    * k+ k0 e' u: a      ┃    ┣━━课时157 BP神经网络前向传播.mp4/ H" c# s( t9 C7 o- L/ Z
          ┃    ┣━━课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4- G+ d' n; f4 q& b2 V0 R. `; D" \
          ┃    ┣━━课时159 BP神经网络反向传播-.mp4& [: R3 ]: i1 ]$ @- N
          ┃    ┣━━课时160 BP神经网络反向传播-3.mp44 N, Z4 l  L. ^- Q
          ┃    ┣━━课时161 多层感知机的训练.mp4# L6 v! s- V. u
          ┃    ┣━━课时162 多层感知机的测试.mp46 }) [  p1 Q6 Y# [' L& \
          ┃    ┗━━课时163 实战小结.mp4
    % U" P) U+ w  K& `' v# M: g+ X  I8 {' t      ┣━━14.【选看】人工智能发展简史
    7 `9 W. c; F- E1 d* U  i8 R      ┃    ┣━━课时148 生物神经元结构.mp4: r# M( c4 S) ?8 H' C, b3 F
          ┃    ┣━━课时149 感知机的提出.mp4
    ! V6 |2 i, D$ r$ R9 t1 P( v      ┃    ┣━━课时150 BP神经网络.mp4  q' c4 U% D, z+ x" m9 }
          ┃    ┣━━课时151 CNN和LSTM的发明.mp4% K  i4 G8 A, x) W& {! p* Y  |
          ┃    ┣━━课时152 人工智能低谷.mp4: _4 e# E$ e- z2 |. h: w0 }
          ┃    ┣━━课时153 深度学习的诞生.mp4
    , Z# I" D5 p$ z2 C' o8 _: o& J6 W      ┃    ┗━━课时154 深度学习的爆发.mp48 a3 h) Z8 @4 n
          ┣━━13.对抗生成网络GAN( }  E9 A9 L/ L3 A
          ┃    ┣━━课时132 数据的分布.mp4
    5 E# o1 d9 e) ~1 e* T* B% J2 U      ┃    ┣━━课时133 画家的成长历程.mp4
    : G1 q; h" R5 w  ]% p" D  [! L: b      ┃    ┣━━课时134 GAN原理.mp4
    8 _/ b/ k. f9 R+ {* h      ┃    ┣━━课时135 纳什均衡-D.mp4
    ( }: Q) V' q- Z( d" ?  [& T. c      ┃    ┣━━课时136 纳什均衡-G.mp4
    3 \" a1 x3 J8 ~3 I+ b      ┃    ┣━━课时137 JS散度的缺陷.mp4
    2 s2 a5 k3 k8 H      ┃    ┣━━课时138 EM距离.mp4+ S" ^  k0 M. m' l: H
          ┃    ┣━━课时139 WGAN-GP原理.mp4( Z3 I0 v  |& y& d- S
          ┃    ┣━━课时140 GAN实战-.mp4& i  k( S+ \* v. e
          ┃    ┣━━课时141 GAN实战-2.mp4
    , [6 I+ g; m( v      ┃    ┣━━课时142 GAN实战-3.mp4" F7 A$ W# @% W  K) O& b
          ┃    ┣━━课时143 GAN实战-4.mp4
    ( r3 W; Z* X# T3 E/ i8 O( j# G      ┃    ┣━━课时144 GAN实战-5.mp4* L2 \8 L0 u2 E5 W! K& \
          ┃    ┣━━课时145 GAN实战-6.mp4
    . e) G  M7 z8 H. h) `( D& f! F6 V      ┃    ┣━━课时146 WGAN实战-1.mp4$ I$ ?0 G- ~+ i/ ?% V! x" M) w3 W
          ┃    ┗━━课时147 WGAN实战-2.mp4
    6 ^$ ~8 b% x2 T/ A' q; J  u! |      ┣━━12.自编码器Auto-Encoders* j& L( r9 P- X" M* \0 J+ u
          ┃    ┣━━课时119 无监督学习.mp4
    + h$ E" |5 W$ [# V+ B* z) a      ┃    ┣━━课时120 Auto-Encoders原理.mp4
    # `) n% E  c3 _0 {4 P2 @      ┃    ┣━━课时121 Auto-Encoders变种.mp4( ^* ^1 W5 ^8 Z' |+ F5 M
          ┃    ┣━━课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp48 Z, Y8 t( V8 ^* T
          ┃    ┣━━课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4* M0 Y, z* y! G
          ┃    ┣━━课时124 Reparameterization Trick.mp49 U( `$ [5 Y& q! @) d& r" U
          ┃    ┣━━课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4
    5 D6 G3 e$ f& p) m6 f5 t      ┃    ┣━━课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4# r) O  ?/ h$ X* X9 I2 L6 f) e
          ┃    ┣━━课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp40 z0 c# i, I0 t6 x' ~
          ┃    ┣━━课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
    * g5 f/ V/ k% |5 B      ┃    ┣━━课时129 VAE实战-创建网络.mp4$ O( a# T( \0 t7 I" Z
          ┃    ┣━━课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp49 d7 b& E$ v: w
          ┃    ┗━━课时131 VAE实战-训练与测试.mp4* W4 C' {1 U$ z" t& q
          ┣━━11.循环神经网络RNN3 T/ r, N3 x, i, L; h2 w
          ┃    ┣━━GRU原理与实战.mp4
    4 C- B, @8 x, v, ~4 l4 v) C5 Z      ┃    ┣━━lstm-1.mp4* N( }/ a/ w& ]" r9 K% r2 _  z
          ┃    ┣━━lstm-2.mp4# r5 r. h* l# y' c
          ┃    ┣━━LSTM实战.mp4/ h9 v& z: ^  L- U- Z# ]2 X! m+ l
          ┃    ┣━━梯度弥散与梯度爆炸.mp4, r  ?0 W. z8 ?) \
          ┃    ┣━━课时108 序列表示方法-1.mp4
    / O# k- \' D. o3 b! A      ┃    ┣━━课时109 序列表示方法-2.mp4- @5 X+ m" r! a" j2 G( Z
          ┃    ┣━━课时110 循环神经网络层-1.mp4
    1 P) f2 w+ F) @      ┃    ┣━━课时111 循环神经网络层-2.mp4
      y8 F9 e' N. t# \# B      ┃    ┣━━课时112 RNNCell使用-1.mp4
    3 y5 e$ d9 _, g4 T" M      ┃    ┣━━课时113 RNNCell使用-2.mp4
    8 s, p6 d; ~2 n! C- `4 g9 }  {& W$ J      ┃    ┣━━课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
    & z; r, j. [' T8 w: u      ┃    ┣━━课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
    5 w" ^3 @/ N+ m4 C/ J. y* _8 j3 N& p      ┃    ┣━━课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
    $ Z2 i3 v3 I& k) G$ J- X      ┃    ┗━━课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp4
    8 d! ~( }3 p! G9 a# [- y; _      ┣━━10.卷积神经网络% C. O; v" X: E1 h
          ┃    ┣━━课时101 BatchNorm9 `1 ?6 u6 ]! S2 b
          ┃    ┃    ┣━━batchnorm.mp43 {0 N% E  N! r6 Q2 w
          ┃    ┃    ┗━━batchnorm2 .mp43 i/ D& y- @3 K. b4 |" r3 Q
          ┃    ┣━━课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4& k+ q7 u3 s6 p2 [. q0 t) B
          ┃    ┣━━课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4
    ) c: J8 u/ A0 k2 `/ d4 o! F: ^      ┃    ┣━━课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4* J$ }+ j  V' M, O1 E( N1 [' f
          ┃    ┣━━课时104 ResNet实战-1.mp41 \5 I: J% G, G4 u
          ┃    ┣━━课时105 ResNet实战-2.mp4$ [8 {7 x6 X2 z1 f
          ┃    ┣━━课时106 ResNet实战-3.mp4
    # [9 t* S! E+ A      ┃    ┣━━课时107 ResNet实战-4.mp4. K' _+ e- _; d2 m' U
          ┃    ┣━━课时86 什么是卷积-1.mp4
    0 a( A$ M& h) D) C4 ^. [! d8 K      ┃    ┣━━课时87 什么是卷积-2.mp47 x2 r- R- C" `3 V6 A6 _( n, }" g' V
          ┃    ┣━━课时88 什么是卷积-3.mp44 [# A1 G# }, ?' ^* e+ T' {
          ┃    ┣━━课时89 什么是卷积-4.mp4
    & t0 `! T( n+ T1 p1 h      ┃    ┣━━课时90 卷积神经网络-1.mp4
    % Z8 g9 w) v  g9 C, E; ?, w      ┃    ┣━━课时91 卷积神经网络-2.mp4/ k) i1 e3 t6 l! ?
          ┃    ┣━━课时92 卷积神经网络-3.mp4' p6 l, Q5 D% E& c( e5 B& n
          ┃    ┣━━课时93 卷积神经网络-4.mp4
    ! H- [, \# T9 Q; w      ┃    ┣━━课时94 池化与采样.mp43 t0 o& d2 W- P6 ^: b7 m2 L
          ┃    ┣━━课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp42 A0 ~5 W- A: d% A
          ┃    ┣━━课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4$ g+ t$ q+ Q2 e2 M; Q
          ┃    ┣━━课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
    , B3 g0 b1 x8 S8 e2 U      ┃    ┣━━课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
    ! ?$ z7 H) ?8 n3 D2 u% P# c# t      ┃    ┗━━课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4. }/ m; l) Q( [  c0 H) D  I
          ┣━━09.过拟合
    1 `! y/ U6 k. C" j( ]      ┃    ┣━━课时 89 动量与学习率.mp4- t+ @. q, ~- p- A7 E: D$ k
          ┃    ┣━━课时85 过拟合与欠拟合.mp4% v" [! U- ~: O* E
          ┃    ┣━━课时86 交叉验证-1.mp4
    % |" Z7 ~, ^5 c! j0 N: J7 {      ┃    ┣━━课时87 交叉验证-2.mp44 O. P3 P8 L$ q. O: J9 i* [7 n
          ┃    ┣━━课时88 Regularization.mp4! N3 q" Z- H# [2 m- Y1 _
          ┃    ┗━━课时90 Early stopping,Dropout.mp4
    $ j9 b" S# |& l* @5 x      ┣━━课程安装软件-Win10
    - t' g$ U. i* ~5 ?' b1 E6 \' ?      ┃    ┣━━Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe! I% u, [6 h' U/ z% f5 K
          ┃    ┣━━cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
    7 e9 U) A" p: I* m8 s; K- D      ┃    ┣━━cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip7 `# s- V& ]/ q4 V& ~8 r& i; z* ^
          ┃    ┗━━pycharm-community-2019.1.1.exe4 g7 m  [/ n$ X$ E
          ┣━━07 随机梯度下降% n( z& q" E4 e6 Y5 H/ n0 }
          ┃    ┣━━课时59 梯度下降-简介-1.mp4
    + k6 j7 ^8 ]  K/ b0 V) v9 F      ┃    ┣━━课时60 梯度下降-简介-2.mp4/ u& q# W+ @( q) y" j& q6 y
          ┃    ┣━━课时61 常见函数的梯度.mp4
    % x  ~3 g. Y3 l8 i0 M& e      ┃    ┣━━课时62 激活函数及其梯度.mp4
    " O) N- P; w" L- j      ┃    ┣━━课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
    " @) V8 o- v5 b) V      ┃    ┣━━课时64 损失函数及其梯度-2.mp4
    # n1 X9 g0 |1 X1 I  w- U      ┃    ┣━━课时65 单输出感知机梯度.mp4% h4 ^9 `% @8 B( k+ e9 c# u, g
          ┃    ┣━━课时66 多输出感知机梯度.mp4
    7 w9 D' v1 i0 d' U. Z, K% V5 m      ┃    ┣━━课时67 链式法则.mp4
    7 ~+ x/ G( Q, x" n, h      ┃    ┣━━课时68 反向传播算法-1.mp4- D$ E& |( b3 P! S6 \7 T- c
          ┃    ┣━━课时69 反向传播算法-2.mp4
    + R% W- X; E. q) N" q      ┃    ┣━━课时70 函数优化实战.mp4
    " h" h7 s8 h; M8 {/ ^/ g/ _0 T7 [2 w      ┃    ┣━━课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp4
    $ L  `! t5 D3 ?      ┃    ┣━━课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp4
    - s' e0 x3 j' J; _( X) x. z      ┃    ┣━━课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4
    * Y4 U  R( V3 B1 P. b: G      ┃    ┣━━课时74 TensorBoard可视化-1.mp4
    " [  F( p. t3 l' O) K5 K$ g/ h      ┃    ┗━━课时75 TensorBoard可视化-2.mp40 Y; S8 T# t3 Q7 V/ x/ ~# a
          ┣━━06 神经网络与全连接层% @! I- d0 K4 v. p
          ┃    ┣━━课时49 数据加载-1.mp4
    8 B) M" C7 _7 |. @9 N* z      ┃    ┣━━课时50 数据加载-2.mp4
    $ ^5 Z8 u  t  n1 s  Y0 Q      ┃    ┣━━课时51 数据加载-3.mp44 @8 b( c2 H; g( F! K" U4 M* R7 b9 U
          ┃    ┣━━课时52 测试(张量)实战.mp4
    ( @  h* Y9 ^0 Q6 T      ┃    ┣━━课时53 全连接层-1.mp4
    ; j3 z5 w2 M2 N- I      ┃    ┣━━课时54 全连接层-2.mp4
    * V2 H2 v  r' F2 a/ H      ┃    ┣━━课时55 输出方式.mp4* t/ o/ Q4 d7 o7 W* ~" _3 p
          ┃    ┣━━课时56 误差计算-1.mp4
    & u6 @7 |  W5 a6 N5 i      ┃    ┣━━课时57 误差计算-2.mp4" k- \. ~- r! ]7 y
          ┃    ┗━━课时58 误差计算-3.mp4( E- T+ V- ^, q  |/ i
          ┣━━05.tensorflow 2高阶操作
    4 R: k, j) j/ X: {/ |( |' d      ┃    ┣━━课时40 合并与分割.mp4( b/ u" W2 v! B0 G/ V, t
          ┃    ┣━━课时41 数据统计.mp46 `2 u; v2 ~8 c3 t. _
          ┃    ┣━━课时42 张量排序-1.mp4
    2 e* @6 o% R) X/ l/ D3 H      ┃    ┣━━课时43 张量排序-2.mp4
    * Q) }/ L9 L0 C1 ^$ k- p1 \      ┃    ┣━━课时44 填充与复制.mp4
    . ?3 n' m: C8 t  m- y      ┃    ┣━━课时45 张量限幅-1.mp4
    ( e. r  j7 C3 u3 L- @      ┃    ┣━━课时46 张量限幅-2.mp4
    1 J8 b0 W+ S- t3 L' Q/ ]      ┃    ┣━━课时47 高阶操作-1.mp4
    " z; ]$ Y; w& A! {      ┃    ┗━━课时48 高阶操作-2.mp4. z: C; }, x0 n: U0 m; K+ ~
          ┣━━04.Tensorflow 2基础操作8 s5 }3 z0 _2 Y  d
          ┃    ┣━━课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
    9 G& J% e# r0 A; i" J1 x      ┃    ┣━━课时21 tensorflow数据类型-2.mp46 z7 _5 Y2 \4 p% k! Q
          ┃    ┣━━课时22 创建Tensor-1.mp4# ~  F3 E' F1 r7 H! s7 t  ]5 H
          ┃    ┣━━课时23 创建Tensor-2.mp47 l8 ^2 u' g' M1 C% o# ?) D! d
          ┃    ┣━━课时24 创建Tensor-3.mp4# x3 j, X# X& M, q) v
          ┃    ┣━━课时25 索引与切片-1.mp4
    - j8 H: }3 g/ d. ^% T      ┃    ┣━━课时26 索引与切片-2.mp4
    , V- W# q  r+ w% Y2 v      ┃    ┣━━课时27 索引与切片-3.mp4- U  i" r) f2 ]; ^
          ┃    ┣━━课时28 索引与切片-4.mp4" {: [+ [! Q6 X
          ┃    ┣━━课时29 索引与切片-5.mp44 a' n% p+ e5 S( S6 `6 y
          ┃    ┣━━课时30 维度变换-1.mp44 C- A& Z! ~/ J, E. k7 v
          ┃    ┣━━课时31 维度变换-2.mp45 F" J3 @! Q: ?+ Z: Y( k; M
          ┃    ┣━━课时32 维度变换-3.mp4: m5 l* E4 w7 m- g' M0 j& j
          ┃    ┣━━课时33 Broadcasting-1.mp4+ e$ |) X& W* _( y0 F; X
          ┃    ┣━━课时34 Broadcasting-2.mp4
    % p; I" }% C8 Q' d6 {, R7 p$ R4 T( V      ┃    ┣━━课时35 数学运算.mp4
    0 `$ W3 P; c; H: S% k      ┃    ┣━━课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4
    & C, G& S( f+ h6 A/ a- {4 `& l/ Q      ┃    ┣━━课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp4
    " {: Y$ Q) b* \1 F, A0 P# F9 p3 `      ┃    ┣━━课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp49 e3 i7 y  _# C& j) q  @& s
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