└─ 深度学习之神经网络(CNN&RNN&GAN)算法原理+实战 - 带源码课件 ->
├─ 第9章 对抗神经网络 ->
├─ 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 - 49M
├─ 9-3 反卷积.mp4 - 36.5M
├─ 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 - 21.4M
├─ 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 - 17.4M
├─ 9-14 DCGAN判别器实现.mp4 - 334.9M
├─ 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 - 37.9M
├─ 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 - 77.1M
├─ 9-11 DCGAN实战引⼊.mp4 - 103.4M
├─ 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 - 8.2M
├─ 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 - 43.4M
├─ 9-5 图像翻译Pix2Pix_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 - 46.5M
├─ 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 - 26.7M
├─ 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 - 65.7M
├─ 9-1 对抗生成网络原理.mp4 - 213M
├─ 9-2 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1).mp4 - 24.4M
├─ 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 - 82.4M
└─ 9-13 DCGAN生成器器实现.mp4 - 720.8M
├─ 第2章 神经网络入门 ->
├─ 2-3 神经元多输出.mp4 - 27.5M
├─ 2-8 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4 - 148M
├─ 2-6 数据处理与模型图构建(2).mp4 - 69.8M
├─ 2-4 梯度下降.mp4 - 52.7M
├─ 2-5 数据处理与模型图构建(1).mp4 - 101.9M
├─ 2-1 机器学习、深度学习简介.mp4 - 52.1M
├─ 2-2 神经元-逻辑斯底回归模型.mp4 - 22.6M
└─ 2-7 神经元实现（二分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4 - 323.2M
├─ 第5章 卷积神经网络调参 ->
├─ 5-11 批归一化实战（2）.mp4 - 171.6M
├─ 5-3 激活函数到调参技巧（2）.mp4 - 47.8M
├─ 5-8 图像增强api使用.mp4 - 149.6M
├─ 5-7 actiation-initializer-optimizer-实战.mp4 - 179.7M
├─ 5-10 批归一化实战（1）.mp4 - 155.8M
├─ 5-9 图像增强实战.mp4 - 213M
├─ 5-6 fine-tune-实战.mp4 - 172.8M
├─ 5-4 Tensorboard实战（1） (1).mp4 - 212.4M
├─ 5-4 Tensorboard实战（1）.mp4 - 145.2M
├─ 5-1 adagrad_adam.mp4 - 24M
└─ 5-2 激活函数到调参技巧（1）.mp4 - 61.4M
├─ 第6章 图像风格转换 ->
├─ 6-2 卷积神经网络的能力.mp4 - 54M
├─ 6-10 图像风格转换效果展示.mp4 - 52.2M
├─ 6-3 图像风格转换1算法.mp4 - 33.3M
├─ 6-11 图像风格转换2算法.mp4 - 43M
├─ 6-1 卷积神经网络的应用.mp4 - 46.3M
├─ 6-12 图像风格转换3算法.mp4 - 16.1M
├─ 6-5 GG16预训练模型读取函数封装.mp4 - 69.2M
├─ 6-6 GG16模型搭建与载入类的封装.mp4 - 162.3M
├─ 6-7 图像风格转换算法定义输入与调用GG-Net.mp4 - 87.7M
├─ 6-4 GG16预训练模型格式.mp4 - 31.7M
├─ 6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算.mp4 - 109.1M
└─ 6-9 图像风格转换训练流程代码实现.mp4 - 194.9M
├─ 第1章 课程介绍 ->
└─ 1-1 课程导学.mp4 - 45.4M
├─ 第4章 卷积神经网络进阶 ->
├─ 4-7 Inception-mobile_net（2）.mp4 - 131.7M
├─ 4-6 Inception-mobile_net（1）.mp4 - 120.6M
├─ 4-2 卷积神经网络进阶（ggnet-Resnet）.mp4 - 73.3M
├─ 4-5 GG-ResNet实战（2）.mp4 - 176.8M
├─ 4-3 卷积神经网络进阶（inception-mobile-net）.mp4 - 55.4M
├─ 4-1 卷积神经网络进阶（alexnet）.mp4 - 51.2M
└─ 4-4 GG-ResNet实战（1）.mp4 - 160.9M
├─ 第11章 课程总结 ->
└─ 11-1 课程总结.mp4 - 33.7M
├─ 第10章 自动机器学习网络-AutoML ->
├─ 10-1 AutoML引入_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 - 13.6M
├─ 10-3 自动网络结构搜索算法一的分布式训练_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 - 27.7M
├─ 10-5 自动网络结构搜索算法三_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 - 25.4M
├─ 10-4 自动网络结构搜索算法二_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 - 26.6M
└─ 10-2 自动网络结构搜索算法一_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 - 44.4M
├─ 第7章 循环神经网络 ->
├─ 7-16 训练流程实现.mp4 - 92.9M
├─ 7-3 长短期记忆网络.mp4 - 26.2M
├─ 7-5 基于CNN的文本分类模型(TextCNN).mp4 - 55.6M
├─ 7-12 数据集封装.mp4 - 109.2M
├─ 7-10 超参数定义.mp4 - 52.1M
├─ 7-15 指标计算与梯度算子实现.mp4 - 54.4M
├─ 7-14 计算图实现.mp4 - 87.2M
├─ 7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp4 - 47.9M
├─ 7-2 循环神经网络.mp4 - 64.5M
├─ 7-7 数据预处理之分词.mp4 - 130.6M
├─ 7-18 TextCNN实现.mp4 - 107.4M
├─ 7-9 实战代码模块解析.mp4 - 19.2M
├─ 7-11 词表封装与类别封装.mp4 - 107.9M
├─ 7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN).mp4 - 33.8M
├─ 7-1 序列式问题.mp4 - 14.2M
├─ 7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4 - 72.2M
├─ 7-17 LSTM单元内部结构实现.mp4 - 173.6M
├─ 7-19 循环神经网络总结.mp4 - 2.8M
└─ 7-13 计算图输入定义.mp4 - 68.5M
├─ 第8章 图像生成文本 ->
├─ 8-20 训练流程代码.mp4 - 77.7M
├─ 8-19 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现.mp4 - 161.9M
├─ 8-4 Multi-Modal RNN模型.mp4 - 27.2M
├─ 8-6 Show attend and Tell 模型.mp4 - 49.9M
├─ 8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp4 - 14.6M
├─ 8-8 图像生成文本模型对比与总结.mp4 - 10M
├─ 8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本.mp4 - 14.2M
├─ 8-21 文本生成图像问题引入与本节课总结.mp4 - 17.1M
├─ 8-9 数据介绍，词表生成.mp4 - 86.2M
├─ 8-2 图像生成文本评测指标.mp4 - 17.6M
├─ 8-12 输入输出文件与默认参数定义.mp4 - 39.6M
├─ 8-15 ImageCaptionData类封装-图片特征读取.mp4 - 83M
├─ 8-5 Show and Tell模型.mp4 - 7.5M
├─ 8-18 计算图构建-图片与词语embedding.mp4 - 94.6M
├─ 8-14 文本描述转换为ID表示.mp4 - 38.3M
├─ 8-11 图像特征抽取(2)-Inception3预训练模型抽取图像特征.mp4 - 87.1M
├─ 8-13 词表载入.mp4 - 58.2M
├─ 8-1 图像生成文本问题引入⼊.mp4 - 59.6M
├─ 8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成.mp4 - 155.5M
├─ 8-10 图像特征抽取(1)-文本描述文件解析.mp4 - 60.7M
└─ 8-17 计算图构建-辅助函数实现.mp4 - 42.4M
└─ 资料.7z - 1.6G
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