【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 - 短剧搜 - 免费资

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• file:9-9 文本生成图像Text2Img_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
• file:9-3 反卷积.mp4
• file:9-2 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1).mp4
• file:9-14 DCGAN判别器实现.mp4
• file:9-1 对抗生成网络原理.mp4
• file:8-9 数据介绍，词表生成.mp4
• file:8-8 图像生成文本模型对比与总结.mp4
• file:8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp4
• file:8-6 Show attend and Tell 模型.mp4
• file:8-4 Multi-Modal RNN模型.mp4
• file:8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本.mp4
• file:8-21 文本生成图像问题引入与本节课总结.mp4
• file:8-20 训练流程代码.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:8-18 计算图构建-图片与词语embedding.mp4
• file:8-17 计算图构建-辅助函数实现.mp4
• file:8-16 ImageCaptionData类封装-批数据生成.mp4
• file:8-14 文本描述转换为ID表示.mp4
• file:8-12 输入输出文件与默认参数定义.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:7-9 实战代码模块解析.mp4
• file:7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4
• file:7-7 数据预处理之分词.mp4
• file:7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp4
• file:7-5 基于CNN的文本分类模型(TextCNN).mp4
• file:7-3 长短期记忆网络.mp4
• file:7-18 TextCNN实现.mp4
• file:7-15 指标计算与梯度算子实现.mp4
• file:7-11 词表封装与类别封装.mp4
• file:7-10 超参数定义.mp4
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• folder:第9章 对抗神经网络
• folder:第8章 图像生成文本
• folder:第1章 课程介绍
• folder:第10章 自动机器学习网络-AutoML