深度学习与Tensorflow Keras编程教程
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- 单层与多层感知机
- 神经网络模型：前馈与反向传播
- 卷积神经网络CNN初探
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- Tensroflow Keras编程环境与Mnist数据集
- Tensorflow程序实现单层感知器
- Tensorflow多层感知器、问题及Keras引入
- Keras程序初印象：单层神经网络线性回归
- Keras程序初印象：双层神经网络二次拟合
- Keras程序结构初探
- Keras程序结构示例1：两层感知器
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- Keras程序的模型绘制与存取
- Keras函数式通用模型用法初讲
- Keras Dropout层使用
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- Keras模型进阶---评价标准Metrics与回调函数
Tensorflow Keras深度学习经典模型算法实现
- Keras典型模型CNN：原理深入
- Keras典型模型CNN：猫狗识别之数据准备
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- Keras典型模型CNN：猫狗识别之图片预测及实测
- CNN典型实用模型Lenet-5---1：模型结构与程序代码
- CNN典型实用模型Lenet-5---2：C3层不对称连接与预测过程各层输入可视化演示
- CNN典型实用模型AlexNet---1：模型结构
- CNN典型实用模型AlexNet---2：第一个彩色图片的模型训练
- CNN典型实用模型AlexNet---3：彩色图片的预测过程各层输出可视化
- CNN典型实用模型VGGNet：模型与测试
- CNN典型实用模型InceptionNet
- CNN典型实用模型ResNet
- CNN数据优化---1：数据预处理与数据增强
- CNN数据优化---2：权重衰减与学习率调整
- CNN模型优化：BatchNormalization与成熟模型嵌套
- CNN各层输出可视化
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- 生成对抗网络GANs引入与原理
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Keras实践案例讲解
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- 机器翻译：数据说明
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- 区域PM2.5浓度预测：数据初处理与可视化
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- 图像风格转换：程序讲解1---参数与图片预处理函数定义
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