【imooc-259】深度学习之神经网络(CNN&RNN&GAN)算法原理+实战 - 带源码课件夸克网盘资源_网盘资源_

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• file:4-1 卷积神经网络进阶（alexnet）.mp4
• file:4-5 GG-ResNet实战（2）.mp4
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• file:2-8 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4
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• file:2-6 数据处理与模型图构建(2).mp4
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• file:7-7 数据预处理之分词.mp4
• file:7-19 循环神经网络总结.mp4
• file:7-11 词表封装与类别封装.mp4
• file:7-18 TextCNN实现.mp4
• file:7-15 指标计算与梯度算子实现.mp4
• file:7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4
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• file:7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp4
• file:7-9 实战代码模块解析.mp4
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• file:9-13 DCGAN生成器器实现.mp4
• file:8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成.mp4
• file:8-11 图像特征抽取(2)-Inception3预训练模型抽取图像特征.mp4
• file:8-10 图像特征抽取(1)-文本描述文件解析.mp4
• file:8-12 输入输出文件与默认参数定义.mp4
• file:8-14 文本描述转换为ID表示.mp4
• file:8-1 图像生成文本问题引入⼊.mp4
• file:8-18 计算图构建-图片与词语embedding.mp4
• file:8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本.mp4
• file:8-17 计算图构建-辅助函数实现.mp4
• file:8-4 Multi-Modal RNN模型.mp4
• file:8-20 训练流程代码.mp4
• file:8-9 数据介绍，词表生成.mp4
• file:8-19 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现.mp4
• file:8-6 Show attend and Tell 模型.mp4
• file:8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp4
• file:6-10 图像风格转换效果展示.mp4
• file:6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算.mp4
• file:6-6 GG16模型搭建与载入类的封装.mp4
• file:6-7 图像风格转换算法定义输入与调用GG-Net.mp4
• file:6-4 GG16预训练模型格式.mp4
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• folder:第4章 卷积神经网络进阶
• folder:第10章 自动机器学习网络-AutoML
• folder:第11章 课程总结
• folder:第8章 图像生成文本