课程介绍:
深度学习的实质:通过构建具有构建多隐藏层模型和大量的学习数据,来学习更有用的特征,提高分类和预测的准确性。深度学习是手段,特性学习是目的。与传递的机器学习模型相比具有以下特征:
具有多层隐藏节点,目前可达上百层。
通过逐层特征变化与学习,将样本空间的特征变化到一个新的特征空间
课程截图:
〖课程目录〗:
- | └──21、《深度学习之TensorFlow高级实战》第一期
- | | ├──第八课:文本处理.mp4 367.64M
- | | ├──第二课:自然语言处理模型.mp4 420.70M
- | | ├──第九课:图片识别和自动标注.mp4 450.05M
- | | ├──第六课:图像识别.mp4 289.95M
- | | ├──第七课:seq2seq模型.mp4 408.20M
- | | ├──第三课:无监督聚类.mp4 264.66M
- | | ├──第十课:基于GAN的聊天机器人项目.mp4 565.73M
- | | ├──第四课:对抗生成网络(GAN).mp4 537.97M
- | | ├──第五课:房价预测模型1.mp4 279.05M
- | | ├──第五课:房价预测模型2.mp4 261.25M
- | | └──第一课:TensorFlow基础入门.mp4 314.90M