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深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战课程介绍(A4 ( V000219)：
本课程使用原理讲解加实战的方式学习卷积神I D f a K q+ t O I o : f . H经网络（CNNs r 7 b Q B ] |）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN），通过图像分类、文本^ C G ! +分类、图像风格转换% m | N I [ { z 6、图像文本生a , H D 7 – Y ^成、图像k Q d d q ; 7 =翻译等项目，深度掌握算法调参以及使用Tensorflow进行编程的能力。
课程目录：
- 第1章 深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战课程介绍试看1 节 |8 Y = Y p W 11分钟
- 深度学习的导学课程，主要介绍了深度学习# 0 @ 8的应用范畴、人才需求情况和主要Z ) U q ] e 2 i算法。对课程章节、课程] 3 [ m Z安排、适用人群、\ o U前提条件以及C J c $ Z学习完成后达到的程度进行了介绍，让同学们对本课程有基本的认识。
- 视频：1-1 课程导学 (10:11)试看
- 第2章 神经网络入门8 节 | 133分钟
- 本次实战课程的入门课程。对; D _ n机器学习和深度学* t n 9 U – b uv – S A \ :e ? ) * ? 0习做了2 = V引入性讲解，通过若干项目举例讲解了深度学习的最新D b @ _ _进展。通过讲解和实战神经网络中的基本结构——神经元d k \ x v % w w及其扩展逻辑斯蒂回归模型，对本课程的基本知识进行全面的讲解，包括神经元、激活函数/ U n . # ] ( * 1、目标函数; } p y、梯度下降、学I 2 D I % S ? ? +习率、Tv B eensorflow基础以及模型的Te\ [ A d 3 . A dnsorflow代码实现。…
-
视v X T 3, | u t n W频：2-1 机器学习、深度学习简介 (17:03)
- 视频：2-2g H . ? t 神经元-逻辑斯底回归模E h ) Y x F Y型 (09:57)
- 视频：2% O n X Z +-3 神经元多输出 (13:02)
- 视~ h 9频：2-4 梯度下降 (11:51)
- 视频：2-5 数据处理与模型图构建(1) (16:21)
- 视频：2-6 数据处理与模型图构建(2) (16:30)
- 视频：2-7 神经元实现（二分类逻辑斯蒂回归模型实现） (29:46)
- 视频：2-8 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实& c U {现） (18:02)
- 第3章 卷积神经网络试看8 m l \ n { G4 节 | 75分# B )钟
- 本节课程共两部I P y ^ } 5 – 4分P 8 F ! S V , l，第一部分对神经网络进行了完整的介绍，包) + \括神经网络结构、正向传播K r \ ( ~、反向传播、梯度下降等。第二部分对卷积神经网络的基本结构，包括卷积$ j ;、池化和全连接等进行讲解。尤其侧重卷积操作的细节，包括卷积核结构、卷积计D K Y /算、卷积核参数数目计算等，并介绍了一个基本的卷积神经网络结构J j 3 5 Z 0 * 6 –。…
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视频：3-1 神经网络进阶 (21:20)
- 视频：3-2 卷积神经网络（1） (18:51)试看
- 视频：3-3 卷积神经网络（2） (17:g b )35)
- 视频：3-4 卷积神经网络实战 (16:38)
- 第4章 卷积神经网络p 8 x U o 9进阶7 节 | 138分钟
- 本节课程对高级的卷积神经网络结构进行了讲J – y z k [ C Q a解，包括A– U a blexNet、VGGNet、ResNet、InceptD w / q W 8ionNet、MobileNet等以及它们的演变过程。对于每个结构} g s / @ 5 U，本课程对其5 o j 6解决的问题、子结构的基本思想以及模型中使用u ; c \ ] 7 * = 8的重要技巧一y ` X d Z c F g g一进行了讲解。学完本课程后，同学们可以达到灵活搭建不同类型的卷积神经网络的能力。…
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视频：4-1 卷积神经网络进阶（ale3 & Exnet） (23:14)
- 视频：4-2 卷积神经网络进阶（Vgg3 m 4 hnet-Resnet） (22:b 1 f a50)
- 视频：4-3 卷积神经* d } E 3网络进阶（inception-mobile-ne/ U + 6 * it） (22:55)
- 视频：4-4 VGG: w g I ` Z K E w-ResNet实战（1） (20:22)u a H = ! p
- 视频：4-5 VGG-ResN# a / z ` 6 ^et实战（\ 7 8 E \ / ) a d2） (17:51n e 9 U G I % R X Z3)
- 视频：4-6 IT x d k O 9 Q Xnception-mobile_net（1） (15:27)
- 视频：4-7 Inception-mobile_net（2） (14:3a I z * i9)
- 第5章 卷积神经网络调参11 节 |c Q y e a , 194分钟
- 本节课对卷积网络中常用调参技巧（“炼丹术”）进行了系统总结和归纳。对部分重要调参技巧的背后原理进行了讲解。调参技巧包括梯度下降、学习率、激活函数、网络参数B & O ^ 3 R Y初始化、批归一化、数据增强、可视化训练过程分析、fiO ~ N S 6 g o ane-tun4 n Ge等| FY Y s k W e c ? ^ – ;，很多调参技巧也适用其他网络。完成本课程后，学员们可以自称“炼丹师”了。…
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视频：5-1 adag5 m 0 srad3 C t @ R_adam (10:31)
- 视频：5-2 激活函数到调参技巧（1） (24:13)
- 视频：5-3 激活函数到调参技巧（2） (20:51)
- 视频：5-4 Tensorboard实战（1） (19:54)
- 视频：5[ : ( ) k Z y |-5 Tensorboard实战（2） (21:, d h ? \ 234)
- 视频：5-6 fine-tune-实q | l q $ =战 (17:31)
- 视频：5-7 activation-initializer-optiml S } o Xii Z – D r [zer-实战 (^ ^ e F ~ b @ G18:42)
- 视频：5G B O 2 E \ Z-8 图像增强api1 D C ) v a使用 (19:12)
- 视频: 0 g ( ) 8 7 M：5-9 图像增强实战 (16:02)
- 视频：5-10 批归一化实战（1） (12:18)
- 视= b C \ = X P 6 _频：5-11 批归一化实战（2） (12:41)
- 第6章 图像风格转换12 节 | 134分钟
- 本节课程是卷积神经网络的应用课程Z c l，使用一个预训练好的VGG模型实现图像的风格转换算法。本节课程的知识点包f ] ( p h z括使用卷积神经网络提取特征、内容特F , { E 8 L –征k @ – G与风格特征的定义以及图片重建方法。除了基础G 2 d C = $ 9的图像风格转换算法外，本课程还进一步介绍了另外两种改进版的风格转换算法。…
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视频：6-1 卷^ ] K 0 | 2 j K积神经网络的应用 (05:15)
- 视频：6-2 卷积神经网络的能力 (04:38)
- 视频：6-3% 1 l M ! 图像z N ( ] e ( q风格转换V1算法 (11:51)
- 视频：6-4 VGG16预训练模型格T ? J *T L X m式 (05:43)
- 视频：6-5 VGH X : \ u Y ( \ 3D 1 E j 0G16预训练模型读取函数D ~ J封装 (15:39)
- 视频：6-6 VGG16模型搭建与载入( | g 7 C q m ] g类的封装 (18:21)
- 视频：6-7 图像风格转换算法定义输入A 9 X \与调用VGGK B U * c _-Net (13:18)
- 视频q0 n ~ w ! d q t P A m G：6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数& h z Q l r 8计H _ # \ /算 (o H M y 4 .17:12)
- 视频：6-9 图像风格转换训练流程代[ B 5 D z p –码实现 (14:34)
- 视频：6-10 图像风格转换效果展示 (06:22)
- 视频：6-11 图像风格转换V2算法F | E h m L (14:11)
- 视频：6-12S f w 图像风` b u格转换V3算法l G t ` i Z S z { (05:57)
- 第7章 循环神经网络试看19 节 | 227分钟
- 本课程; J 4 | 5 r ! \ t循环神经网络进行了讲解。包括循环神经网络解决序列式I g I F _ | e e问题和网络的基本结构、多层、双向、残差结构以及递归截断梯度下r m p N | J x M 7降等。重点对常用变种——长短期记忆n D L * ? k网络进行p ` x ! ^ C ) J s了详解。讲解并对比了循环神经网络与卷积神经b ) p网络在文本分类的多种应用模型，包括TextRNN、TextCNN与Hz S _ ~ R I V XAN（层次注意+ 8 { M w ~ Y力网络，d ~ b / r p G h J引入attention机制）等。…
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视频：7-1 序列式问题 (05:48)
- 视@ ~ 2 & 3 { G频：7-2Y z y 循环神经网络 (23:31)试看
- 视频：7-3 长短期记忆网络 (10:40)
- 视频：7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN) (14:03)
- 视频：7-5 基于CNN的文本s g 4分类模型(TeO G M ` w V } rxtCNN) (20:21)
- 视频：7n v e T-6 RNN\ 5 V 8 Z U B 1 }与CNN融合解决文本x & ~ 2 8 . n ! c分类 (B U t u @ E15:29)
- 视频：7-7 数据y S q Y预处理之分词 (16:46)
- 视% T| X / % ) 1 #频：7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成 (13:21)
- 视频：7-9 实战代码模块解析 (06:37)
- 视频：7-10 超参数定义 (09:38)
- 视频：7-11 词表封装与类别封装2 p ` u y M ? (15:02)
- 视频：7-12 数据集封装 (12:12)
- 视频：7-13 计算图输入定义 (06:20)
- 视频：7-14v E – 2 b { 计算图实~ \ ^现 (13r ( Y | Q { m:27)
- 视频：7-E 4 J ] –15 指标计算与梯度算子实现 (06:42)
- 视频：7-16 训练流程实现 (07:42)
- 视频：7e – @ N-17 LSTMW – U Y 0 O ar Q Q x { r ? 5 ~ 4单元内部结构实现 (17:13)
- 视频：7-18 TextCNi , O 3 V @N实现 (09:57)
- 视频：7-19 循环神经网络总结 (01:34)
- 第8章 图像生成文本21 节 | 206分钟
- 本课程是卷积神经网络与循环神经网2 J L } w 6络g + f =的联合应用课程。本课程对多个模型变种进行了讲解，包括Multi-Moda( Y o5 a J % { [ Z C $ 9l RNN、Show and Tell、Show Attend and Tell等。在课程最后对A * | b U c其反问o C : | Y X a l题文本生成& | \ 5图像进行了描述，引出对抗神经网络。学完五六七课程后，同学们对卷积神经网络和循x M 4 ^ L I环神经网络的应用应该有了i & T \ } H很深入的了解I ? p了M G A / 8 p] ~ T z \ M n [ ? \ )。…z Y b ) M 3
-
视频：8-1 图像生成文本问题引入⼊ (08:59)
- 视频：8-2 图像生成文本评测指标 (08:25)
- 视频e \ y D J：8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本 (05:34)
- 视频：8-4 Multi-Modal RNN, N # U i模型 (06:45)
- 视频：8e v r . U ~ O J-5 Show and Tell模型 (02:3V a k p $4)
- 视频：8-6 Show a– o @ k D ^ (ttend and Teld I A D !l 模型 (14:58)
- 视频：8-7 Bot\ o R = vtom-up Top-down Attention模型 (05:31)
- 视频：8-8 图像生成文本模型对比与总结 (04:24)
- 视频：8-9 数据介绍，词表生成 (15:24)
- 视频：8-10 图像特征抽取r n | j m Y L !(1)-文m 3 7 ] m a _ K本描述文件解析 (12:19)
- 视频：8-11 图像特征抽取(2)-InceptionV3预0 5 f训练模型抽取图像特征 (13:07)
- 视频：8-12K d + q ~ | 1 输入输出文件与默认参数定义 (09:03)
- 视频：8-cS . x B ] M o ( \ T13 词表载入 (10:16)
- 视频：8-14 文本描述转换为ID表示 (05:25)
- 视频：8-15 ImageCaptionData类封装-图片特征O + B z读取 (12:40)
- 视频：8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成 (14:55)
- 视频：8-17 计算图构建-辅助函数实现\ j O % K * Q S (05:09)
- 视频：8-18 计算图构建-图片与词语embedding (14:06)
- 视频：8-19 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现 (20:08)
- 视频：8-20 训练流程代码 (08:09)
- 视频：8-21 文本生B z @ F V成图像问题引入I # t k N ~ j O与本节课总结 (07:02)
- 第9章 对抗神经网络17 节 | 175分钟
- 本课程对深度学习的最新进展——对# k ( # LP @ s ) ^ o抗神经网U K X ; B d s ] O络进行了讲解。主要包括对抗神经网络的思想和两种具体的GAN网络，l * ? M U ; l ; W深度卷积对抗生成网络（DCGAN）和图3 b b像翻译（Pix2Pix）模b e ] q z ]型。涉及的知识点c [ Z D G E } 4 \包括生成器G、判别器D、反卷积、U-Net等。…
-
视频：9-1 对抗生成网络原理 (12:30)
- 视频：9D x G : |-2k C j 0 M R T 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1) (10:13)
- 视频：9-w7 i Q h | | ~ S ^ V j q 2 L3 反卷积 (10:30)
- 视频：N \ w D ( |9-4 深度卷积对抗生成网络DCs z K w ( oGAN(2) (04:20)
- 视频：9-5C N = n ^ ] Z 图像翻译Pix2Pix (11:30)
- 视频：9-6 无配对图像翻译J z r ICycleGAN(1) (06:34)
- 视频：9-7 无配对图像翻译CycE P o :6 F G t ( X XleGAN(2) (08:45)
- 视频：i y \ i9-8 多领域图像翻q Q s : = 6 \译StarGAN (12:50)
- 视频：9-9 文] . o e ;本生成图像Text2Img (09:02)
- 视频：9-10 对抗生成网络总结 (03:55)
- 视频：9-11 DCGAN实战引⼊! P } g & L H (14:55)
- 视频：9-12 数据生成器实现 (14:45)
- 视频：9-13 D{ [ | U q x qCGAN生成器器实现 (15:40)
- 视频：9-14 DCGAN判别# N ! 2 B器实现 (07:43)
- 视频：9-15 DCGAN计算图# – M 3 ; 1 S构建实现与损失函数实现 (1U 5 = S L n F i1:1\ B g2)
- 视C y # I 7频：9-16 DCGAN训练算子实现 (06:56)
- 视频：9-17 训练流程实现与效果展示 (13:04)
- 第10章 自动机器学习网络-AutoML5 节 | 51分钟
- 本课程对深度学习的最新进展——自动机器学习网络进行了讲解。自动机器学习使用循环神经o / S x $ H f B 4网络，对需要调整的网络结构参数进行自动搜索，从而得到比人类“炼丹师”更好的效果。本P e 1 q e课程主要对三种最新J K Z C $ 6 qF X Y $ 6 k的自动e 8 & 6机器学习算法进行了讲解，三种算法依次递进，T n ( u M % Q自动搜索得到目前在图像分类领域最优的卷积神经网络\ @ N d 5 | + ~ U结构。…
-
视频：10-1 AutoML引入 (07:26)
- 视频：10-2 自动网络结构搜索算法一 (16:16)
- 视频：10-3 自动网络结构搜索算法一的分布式训练 (08:10)
- 视频：10-4 自动网络结构搜索算法二 (09:42)
- 视频：10-5 自动网络结构E D O \ C ~ V搜索算法三o n z v (09:19)
- 第11章 课程总结1 节 | 17分钟
- 对课程整体进行o + V G J a *回顾
- 视频：11-1 课程总结 (16:28)
文件目录：
| ├─深度学习} G d U v o H H之神经网络(CNNRNNw 1 \ 3 } E AGAN)算法原理+实战 |
| │ │ mimA ; N s # La.txt |
| │ │ |
| │ ├─第10章 自动Q 6 [ : Y r机器学习网络-Autoi . F !ML` Y z i 2 1 R P |
| │ │ 10-1 AutoML引入_深度学习t 9 k ! N ,之神经网络RNNGAN算法原理实w n ) h 4 4 X战.mp4 |
| │ │ 10-2 自动网络结构搜索算法一_深度A 3 M ! E V & &学习之神经网络RNNGAN算法原理实1 ( . o A战.mp4 |
| │ │ 10-3 自动网络结构搜索算法一的分布式训~ D 6 h练_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实: Y ! A U 0战.mp4 |
| │ │ 10-4 自动网络结构9 5 ` l搜索算法二_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第11章 课程总结 |
| │ ├─第1章 深度学习之神经网络F + G 7(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战课程介绍 |
| │ ├─第2章 神经网络入门 |
| │ │ 2-2 神经元-逻辑斯底回归模型Z ] / I U – o.mp2 # v % @ x ) @4 |
| │ │ 2-4 梯度下降.mp4 |
| │ │ 2-6 数据处理与模型图构建(2).mp4 |
| │ │ 2-7 神经元实现（二分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第3章 卷积神经网络 |
| │% e X l U l ~ │ 3-2 卷积神经网络（1）.mp4 |
| │ │ 3-4r X , P B v , q 卷积神经网络实战.mv z }p4 |
| │ │ |
| │ ├─第4章_ – k C g 卷积神经网络l M O V n进阶 |
| │ │ 4-1 卷积神经网络进阶g ^ h E | ] ^（c j Aalexnet）.mp4 |
| │ │ 4-2 卷积神经网络进阶（Vggnet-Resnet）.I * V U ] x ^ x %mp# u K e r H ? j l4 |
| │ │ 4-4 VGG-ResNet实战（1）.mp4 |
| │ │ 4-5 VGG-ResNet实战（2）.mp4 |
| │6 e u │ 4-6 InceA x { q G ( L ) ,ption-mobileI f ( 5 Z_net（1）.mp4 |
| │ │ 4-7Y g ` b K Incef n * Q Z { 4 M gption-mobile_net（2）.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第5章 卷积神经网络调参 |
| │ │ 5-1 adagrad_adam.mp4 |
| │ │ 5-10 批归一化实战（1）.mpZ * t ) E [ $4 |
| │ │ 5-11 批归一化实战（2）.mp4 |
| │ │ 5-2 激活函数到调参技巧（1）.mp4 |
| │ │ 5-3 激活函数到调参技巧（2）.mp4 |
| │ │ 5v t 0 ! ] o h-4 Tensorboard实战（1）.mp4 |
| │ │ 5-6\ m P X o D t fine-tM |v = $ c Q T @ . u g b iune-实战.mp4 |
| │ │ 5-7R \ 9 ] B activat\ MV P * h P ?9 p U 1 # a O i #x p | V V / $ ^ 5 ` tion-initp ` G T \ \ ?ializer-optimizer-实战.mp4 |
| │ │ 5-8 图像增强api使用] % E ( _ 8 % 8.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第6章 图像风格转换 |
| │ │v ^ o O 8 Z k = l 6-1 卷积神经网络的应用.mp4u ; @ 9 n ~ |
| │ │ 6-10 图像风格转换效果展示.m. ] h c M Vp4 |
| │ │ 6-11 图像风格转换V2算法.mp4 |
| │ │ 6-12 图像风格转换V3算法.mp4D m l N V h , s w |
| │ │ 6-3 图像风格转换V1算法.mp4 |
| │ │ 6-4 VGK / q i ~ D { HG16预训练n K V G – 2模型格式.mp4 |
| │ │ 6-5 VGG16预训练模型读取函数封装.mp4 |
| │ │ 6-6 VGG16模型搭建与载入类的封装.mp4 |
| │ │ 6-7 图像o | E & = w !风格转换算法定义输入与调用VGG-Net.mp4 |
| │ │ 6-8 图像风格转换计算图构建与! a o ; W A 6 j `损失函数计算.mp4 |
| │ │ 6-9 图像风格转换训练K B O ( d M流程代码b d n x ) X H A 2实现.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第7章 循环神经网络 |
| │ │ 7-1 序列式问题.mp4 |
| │ │ 7-10 超参数定义.mp4 |
| │ │ 7-11 词表封装与类别封装.mp4 |
| │ │( & y % J 7-12N d z n % 数据集封装.mp4 |
| │ │ 7-13 计算图输入定义.mp4 |
| │ │ 7-14 计算图实现M v z = r 7.mp4 |
| │ │ 7-6 H K 8 \ o ,; e 2 j c 6 X * d S15 指标计算与梯t \ C Z ` ( c 8 v度算子实现.mp4 |
| │ │ 7-16 训练流程实现.mp4 |
| │* J ( │ 7-17 LSTM单元内部结构实现R & @ u o b.mp4 |
| │ │ 7-18 TextCNN实现.c M j [ M +mp4 |
| │ │ 7-19 循环神经网络总结.mp4 |
| │ │ 7-2 循环神经网络.mp4 |
| │ │ 7f o A 5 s^ | 9 _ – ] L l-3 长短期记忆网络.mp4 |
| │* z 9 E / L │ 7-4 基于LSTM的文本分类模型(TV g = : s ~ I Iexte N – ; I VRNN与HAN).mp4 |
| │ │ 7-5 基于CNN的文本分类模型(J r x Y /TextCNN).mpA h R e $ ?4 |
| │ │ 7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp4 |
| │ │ 7-7 数据预处理之分词.mp4 |
| │ │ 7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4 |
| │ │ 7-9 实战代码模块解析.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第8章 图像生成文本 |
| │ │ 8-1 图像生成文本问g 4 C / R 2 H j \题引入?8 7 J.mp4 |
| │ │ 8-10 图像特征抽取(1)-文本描述文件解析.mp4 |
| │ │ 8-11 图像特征抽取(2)-Incepti; 3 N r # @ w U )onV3预训练模型G L j抽取图像特征.m\ t = 7p4 |
| │ │ 8-1X C c g V B2 输入输出文U [ Y 8件与默认参数定义.mp4 |
| │ │ 8-13 词表载入.mp4 |
| │ │ 8-14 文本` 2 b描述转换为ID表示.mp4 |
| │ │ 8-15 IM z p D T A N rmageCapt( 2 ^ J @ionData类封装-图片特征读取.mp4 |
| │ │ 8F c T : @ ~-16 Im6 $ v 9 EageCa/ s 8 0 t + $ K bptionData类封装-批数据生成.mp4 |
| │ │ 8-17 计算图构建-辅助函数实现.mp4 |
| │ │ 8-18 计算图构建-c C c图片与词语embedding.mp4 |
| │ │ 8-19 计算图构建-rn3 % W / P V cn结构实现、损失函数与训练算子实现.mp4 |
| │ │ 8-2 图像生成文本评测指标.mp4 |
| │ │ 8-20 训练流程代码.mp4 |
| │ │ 8-21 文本生成图像问题引入与本节课C { 4 + @ \ q总结.mp4 |
| │ │ 8-3 Encoder-DecoA p fder框架与BeamA O Z 7P ~ 4 T ` 4 Search算法生成文本.mp4 |
| │ │ 8-4 Multi-Modal RNN模型.mp4 |
| │ │ 8-5 Show and Tell模型.mg 5 W z :p4 |
| │ │ 8-6 Show attend andv I bo Z r – n Z j d w Telld Y # ~ q 3 w 模型.mp4 |
| │ │ 8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp4 |
| │. d c $ │ 8-l n 8 ; p + P U .p 2 t + 98 图像生成文本模型对比与总结.mp4 |
| │ │ 8-9 数据介绍，词r 9 H表生成.mp4 |
| │n ` K ) d B S P K │ |
| │ ├─第9章 对抗神经网络 |
| │ │ 9-1 对抗生成网络原理.mp4 |
| │ │ 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.m; O X E . \ Rp4 |
| │ │ 9-12 数据生成器实现_深度学习之神) : { ~ G 8 |; + , n o \ Y } H经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 |
| │ │ 9-13 DCGAN生成器?实现.mp4 |
| │ │_ d 3 # 9-14 DCGAN判别?实现.m% m 3 Pp4 |
| │ │ 9-15 DCGAN计算图构建, F z实现与损失函数实现_深度学习之神经网络RNNGANk . ` o M M 4 \ )算法原理实战.mp4 |
| │ │ 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 |
| │ │ 9-17 训练流程实现与效果展示_深度学习之神经网络RNNH 8 % 9GAN算法原理实战.mp4b o W |
| │ │ 9-2 深度卷积对抗生成网络DCGAN(r X F . : & J $ %1).mp4 |
| │ │ 9-3 反卷积.mpx Y 0 6 W U –4 |
| │ │ 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a N ; * n Z . s.mp4 |
| │ │ 9-5 图像翻译PixI q * = e s F2Pix_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.ms @ ` L Hp4 |
| │ │ 9-6_ ~ W h b 无配对图像翻译Cn F Q sycleGAN(1)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战Y z 0.mp4 |
| │ │ 9-7 无配对图像翻译CycleGAN(2)_Z v L p j深度+ G = S x x s j学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 |
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