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深度学习算法
简介
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任务列表
第1任务: 单个神经元介绍
第2任务: 经典网络结构介绍
第3任务: 神经网络工作流程
第4任务: 梯度下降法修正网络参数
第5任务: 网络工作原理推导
第6任务: 网络搭建准备
第7任务: 样本从输入层到隐层传输
第8任务: 网络输出
第9任务: 单样本网络训练
第10任务: 全样本网络训练
第11任务: 网络性能评价
第12任务: 调用sklearn实现神经网络算法
第13任务: 引言
第14任务: 浅层神经网络的局限
第15任务: 卷积操作
第16任务: 卷积操作的优势
第17任务: 池化及全连接
第18任务: 高维输入及多滤波器卷积
第19任务: 循环神经网络简介
第20任务: 循环神经网络的常见结构
第21任务: LSTM的三个门
第22任务: LSTM三个门的计算示例
第23任务: 生成对抗神经网络简介
第24任务: 生成对抗神经网络训练流程
第25任务: 实现卷积操作
第26任务: 实现池化操作
第27任务: 利用RNN&LSTM实现mnist手写数字识别
第28任务: 数据准备与定义生成器网络
第29任务: 判别器网络结构
第30任务: 网络传输及网络损失值
第31任务: 模型训练及效果展示
第32任务: 实现卷积操作
第33任务: 将卷积结果可视化
第34任务: 实现池化操作
第35任务: 实现LSTM操作
第36任务: LSTM返回值解读
第37任务: 加载数据
第38任务: 数据加工
第39任务: 搭建循环神经网络
第40任务: 模型配置
第41任务: 模型训练
第42任务: 模型性能验证
第43任务: 实现池化操作
第44任务: 实现卷积操作
第45任务: LSTM网络层实现
第46任务: 加载数据
第47任务: 数据加工
第48任务: 搭建循环神经网络
第49任务: 模型配置
第50任务: 模型训练与性能验证
第51任务: 背景与挖掘目标
第52任务: 数据划分
第53任务: 数据预处理
第54任务: VGG深度网络
第55任务: VGG模型的迁移与微调
第56任务: 模型训练与保存
第57任务: 模型预测与小结
第58任务: 背景与挖掘目标
第59任务: 高斯模糊
第60任务: 图片生成器
第61任务: 图像增强效果
第62任务: 图像合并
第63任务: 模型介绍
第64任务: 模型构建
第65任务: 模型训练
第66任务: 模型预测
第67任务: 小结
第68任务: 【下载】配套资料
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张老师
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