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0-课程简介.mp4

1-CNN应用于文本任务原理解析.mp4

1-Tensorflow2版本简介与心得.mp4

1-tfrecords数据源制作方法.mp4

1对抗生成网络通俗解释.mp4

1猫狗识别任务与数据简介.mp4

1-迁移学习的目标.mp4

1任务流程解读.mp4

1-任务目标与数据集简介.mp4

1-任务目标与数据介绍.mp4

1任务目标与数据源.mp4

1-深度学习要解决的问题.mp4

1数据增强概述.mp4

10-神经网络架构细节.mp4

11-神经元个数对结果的响.mp4

12-正贝则化与激活函数.mp4

13额外补充-Resneti论文解读.mp4

13-神经网络过拟合解决方法.mp4

14额外补充-Resnet网络架构解读.mp4

2-GAN网铬组成.mp4

2-RNN模型输入数据维度解读.mp4

2-Tensorflow2版本安装方法.mp4

2-构建时间序列数据.mp4

2建模流程与API文档.mp4

2-卷积网络涉及参数解读.mp4

2-模型定义参数设置.mp4

2迁移学习策略.mp4

2深度学习应用领域.mp4

2图像数据变换.mp4

2图像数据处理实例.mp4

2整体流程解读.mp4

3-DCGAN网络架构与流程解读.mp4

3-ResnetI原理.mp4

3-tf基础操作.mp4

3-计算机视觉任务.mp4

3-加载训练好的经典网络模型.mp4

3猫狗识别任务数据增强实例.mp4

3数据映射表制作.mp4

3网络架构配置.mp4

3网络架构设计与训练.mp4

3网铬模型训练.mp4

3-文本词预处理操作.mp4

3项目结构概述.mp4

3-训练时间序列数据子预测结果.mp4

4-Callback模块与迁移学习实例.mp4

4-embedding层向里制作.mp4

4-多特征子预测结果.mp4

4-卷积模型训练与识别效果展示.mp4

4-模型超参数调节与预测结果展示.mp4

4-视觉任务中遇到帕的问题.mp4

4数据集处理方法.mp4

4网络架构设计.mp4

4-训练btch数据制作.mp4

5-得分函数.mp4

5分类模型构建.mp4

5数据生成器构造.mp4

5损失函数定义与训练.mp4

5损失函数定义与训练结果展示.mp4

5-序列结果测.mp4

5-训练数据构建.mp4

6-f.data摸块解读.mp4

6-向RNN模型定义.mp4

6损失函数的作用.mp4

6网络架构层次解读.mp4

7-模型保存与读取实例.mp4

7前向传播配置.mp4

7前向传播整体流程.mp4

7-自定义网铬模型架构.mp4

8-返向传播计算方法.mp4

8-训练resnet摸型.mp4

8-训练策略指定.mp4

9-神经网络整体架构.mp4

9-训川练文本分类模型.mp4

（强推）【TensorFlow清华大佬带你一周学懂】这才是我想要的Tens
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