第一章： 从人工智能到深度学习
第二章：使用TensorFlow & Keras 建构人工神经网络(Artificial Neural Network)
第三章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)
第四章：循环神经网络(Recurrent Neural Networks)
第五章：自编码网络 (AutoEncoder)
第六章：生成对抗网络 GAN (Generative Adversarial Nets)
第七章：深度增强学习
2021-10-13 22:04:00
237B
1
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速学习物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，在代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。
2021-10-13 13:04:33
223B
1
基于TensorFlow的AOD-NET去雾算法，里面包含论文和python代码，测试效果较好，非常值得下载！
2021-10-09 16:59:18
6.61MB
1
深度学习入门——基于python的理论与实现这本书的源代码
2021-09-28 16:03:25
4.47MB
深度学习入门——基于python的理论与实现这本书的源代码
2021-09-28 16:03:18
4.47MB