深度学习项目实战

│ ├─项目实战:人脸检测数据源制作与网络训练(基于Caffe)
0-项目概述.flv
1-数据获取.flv
2-正负样本数据裁剪.flv
3-TXT数据制作.flv
4-LMDB脚本文件.flv
5-制作LMDB数据源.flv
6-网络配置文件.flv
7-超参数和训练网络.flv

│ ├─项目实战:关键点检测第一阶段网络训练(基于Caffe)
0-人脸关键点算法概述.flv
1-多标签数据源制作及其坐标转换.flv
2-对数据进行增强.flv
3-完成第一阶段数据源制作.flv
4-第一阶段网络训练.flv

│ ├─项目实战:关键点检测第二阶段模型实现(基于Caffe)
1-第二三阶段数据源制作.flv
2-第二三阶段网络模型训练.flv
3-网络模型参数初始化.flv
4-完成全部测试结果.flv
5-人脸关键点检测效果.flv
6-项目总结分析.flv
7-算法框架分析.flv

│ └─项目实战:实现人脸检测(基于Caffe)
│ 1-检测框架.flv
│ 2-scale变换和预处理.flv
│ 3-坐标变换.flv
│ 4-NMS完成代码.flv
│ 5-测试效果及改进.flv
│ 6-矫正过程.flv
│ 7-如何提高精度.flv
│ 8-项目总结.flv

├─35 深度学习项目实战2
│ ├─第5节 项目实战:机器人写唐诗
0-开场_RNN.flv
1-递归神经网络(RNN)概述.flv
10-训练唐诗生成模型.flv
11-测试唐诗生成效果.flv
2-RNN网络细节.flv
3-LSTM网络架构.flv
4-任务概述与环境配置.flv
5-参数配置.flv
6-数据预处理模块.flv
7-batch数据制作.flv
8-RNN模型定义.flv
9-完成训练模块.flv

│ ├─第6节 项目实战:文本分类任务解
1-开场.flv
2-数据任务简介.flv
3-使用CNN进行文本分类原理.flv
4-使用tensorflow配置参数.flv
5-数据读取.flv
6-数据切分.flv

│ ├─项目实战:DQN让AI自己玩游戏(基于Tensorflow)
1-DeepQnetwork原理.flv
2-DQN网络细节.flv
3-DQN网络参数配置.flv
4-搭建DQN网络模型.flv

│ ├─项目实战:LSTM情感分析(基于Tensorflow)
1-RNN网络架构.flv
2-LSTM网络架构.flv
3-案例:使用LSTM进行情感分类.flv
4-情感数据集处理.flv
5-基于word2vec的LSTM模型.flv

│ ├─项目实战:对抗生成网络(基于Tensorflow)
1-对抗生成网络原理概述.flv
2-GAN网络结构定义.flv
3-Gan迭代生成.flv
4-DCGAN网络特性.flv
5-DCGAN训练.flv

│ └─项目实战:强化学习基础(基于Tensorflow)
│ 1-强化学习概念(开场).flv

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