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2019-01-24 17:34:38

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学习

野生技术协会

各走一边大道朝天发消息

这才是正确的打开方式

0-开场_RNN

01:22

1-递归神经网络（RNN）概述

08:40

2-RNN网络细节

11:55

3-LSTM网络架构

12:37

4-任务概述与环境配置

04:19

5-参数配置

11:18

6-数据预处理模块

14:11

7-batch数据制作

12:40

8-RNN模型定义

08:53

9-完成训练模块

12:46

10-训练唐诗生成模型

04:36

11-测试唐诗生成效果

09:32

1-开场

03:11

2-数据任务简介

04:15

3-使用CNN进行文本分类原理

13:09

4-使用tensorflow配置参数

15:03

5-数据读取

11:02

6-数据切分

11:27

1-DeepQnetwork原理

06:39

2-DQN网络细节

11:01

3-DQN网络参数配置

08:24

4-搭建DQN网络模型

11:31

1-RNN网络架构

12:22

2-LSTM网络架构

12:01

3-案例：使用LSTM进行情感分类

13:14

4-情感数据集处理

13:07

5-基于word2vec的LSTM模型

17:15

1-对抗生成网络原理概述

10:25

2-GAN网络结构定义

10:08

3-Gan迭代生成

11:54

4-DCGAN网络特性

07:39

5-DCGAN训练

11:54

1-强化学习概念（开场）

09:34

2-强化学习基本概念

09:55

3-马尔科夫决策过程

09:06

4-Bellman方程

12:23

5-值迭代求解

08:13

6-完成值迭代代码

11:15

7-求解流程详解

11:43

8-QLearning基本原理

10:01

9-QLearning迭代计算实例

11:08

10-QLearning效果演示

09:00

0-开场_seq2seq

02:12

1-机器翻译技术发展

09:13

2-Seq2Seq网络基本架构

07:16

3-Seq2Seq网络应用

09:11

4-Attention机制

13:03

1-环境配置

06:01

2-数据预处理

11:27

3-编码层与词向量

10:22

4-完成解码模块

10:06

5-模型迭代

08:27

6-数据预处理

11:42

7-使用构建好的词向量模型

09:03

8-完成解码操作

08:45

9-任务总结

10:57

1-课程简介

04:54

2-style-transfer基本原理

07:36

3风格生成

07:07

4-风格生成网络细节

11:53

5-风格转换效果

05:38

6-风格转换参数配置

12:46

7-数据读取操作

09:58

8-VGG体征提取网络结构

10:17

1-内容与风格特征提取

09:21

2-生成网络结构定义

05:34

3-生成网络计算操作

11:12

4-参数初始化

08:51

5-Content损失计算

05:53

6-Style损失计算

08:42

7-完成训练模块

11:03

8-模型保存与打印结果

08:25

9-完成测试代码

12:02

1

16:26

2

12:31

3

15:42

4

17:42

5

14:00

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