深度学习之神经网络(CNN&RNN&GAN)算法原理+实战 - 带源码课件网盘资源免费观看百度云网盘链接提取码分享下载
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- file:11-1 课程总结.mp4
- file:10-2 自动网络结构搜索算法一_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
- file:7-11 词表封装与类别封装.mp4
- file:7-7 数据预处理之分词.mp4
- file:7-10 超参数定义.mp4
- file:7-9 实战代码模块解析.mp4
- file:7-4 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN).mp4
- file:7-18 TextCNN实现.mp4
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- file:7-15 指标计算与梯度算子实现.mp4
- file:7-6 RNN与CNN融合解决文本分类.mp4
- file:7-3 长短期记忆网络.mp4
- file:7-8 数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4
- file:8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本.mp4
- file:8-20 训练流程代码.mp4
- file:8-4 Multi-Modal RNN模型.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:8-19 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现.mp4
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- file:8-6 Show attend and Tell 模型.mp4
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- file:8-7 Bottom-up Top-down Attention模型.mp4
- file:8-15 ImageCaptionData类封装-图片特征读取.mp4
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- file:8-14 文本描述转换为ID表示.mp4
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- file:6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算.mp4
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- file:9-15 DCGAN计算图构建实现与损失函数实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4
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- file:2-8 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实现）.mp4
- file:2-1 机器学习、深度学习简介.mp4
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- folder:第7章 循环神经网络
- folder:第8章 图像生成文本
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