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黑马-34 深度学习项目实战

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2019-12-20 11:11:09
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http://www.52studyit.com/ 下载请用jijiDown 推荐关注公众号 江觉红呓 (微信搜索mjyttb) 回复 2019黑马Python 获取相应视频和代码 往期的视频和代码也可以在微信号中留言,我会尽快分享
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某江鱼-觉 发消息
类君子之有道，入暗室而不欺；同至人之无迹，怀明义以应时。
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视频选集
（78/96）
2-第二三阶段网络模型训练
10:53
3-网络模型参数初始化
11:48
4-完成全部测试结果
16:23
5-人脸关键点检测效果
08:05
6-项目总结分析
17:00
7-算法框架分析
19:12
0-人脸关键点算法概述
10:48
1-多标签数据源制作及其坐标转换
22:15
2-对数据进行增强
10:42
3-完成第一阶段数据源制作
15:02
4-第一阶段网络训练
09:15
0-项目概述
01:56
1-数据获取
11:21
2-正负样本数据裁剪
13:41
3-TXT数据制作
13:43
4-LMDB脚本文件
07:45
5-制作LMDB数据源
09:25
6-网络配置文件
11:50
7-超参数和训练网络
15:40
1-检测框架
13:19
2-scale变换和预处理
16:36
3-坐标变换
14:09
4-NMS完成代码
07:37
5-测试效果及改进
10:42
6-矫正过程
05:19
7-如何提高精度
08:09
8-项目总结
09:06
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
08:54
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
09:33
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
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
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
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
8-模型保存与打印结果
08:25
9-完成测试代码
12:02
0-开场_seq2seq
02:12
1-机器翻译技术发展
09:14
2-Seq2Seq网络基本架构
07:17
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

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现在上车还来得及！

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