4.7.1 [9分钟]keras与BP神经网络--回归任务之房价预测
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用Python和Keras做BP神经网络回归---房价预测
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4.7.2 [15分钟] keras与BP神经网络-文本分类任务
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4.4.2 [9分钟] 超参数设置（下)
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4.1 [4分钟] Keras的简介与安装
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4.7.3 [8分钟] CNN卷积神经网络与文本分类（keras）
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5.2 [13分钟] 生成对抗网络 | 实验
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4.6.1 [10分钟] 通俗易懂RNN（seq2seq与attention机制）
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4.7.5 [10分钟] 自编码器实战
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4.2 [15分钟] 深度学习开端-BP神经网络
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4.7.4 [10分钟] CNN卷积神经网络-图像分类
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4.7.6 [12分钟] LSTM实例之预测股价趋势
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深度学习开端---BP神经网络 & Tensorflow开发环境搭建
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4.3 [16分钟] 一文掌握CNN卷积神经网络
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6.2 [14分钟] 遗传算法与神经网络（遗传拓扑神经网络NEAT）
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6.1 [25分钟] 遗传算法与神经网络（演化神经网络EDEN）
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用Python和Keras做CNN神经网络图像分类---全流程
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20分钟掌握RNN与LSTM原理及其结构应用（Seq2Seq & Attention）
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4.4.1 [19分钟] 超参数设置（上)
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利用Matlab内置工具箱建立BP-ANN神经网络模型进行分类识别-以鸢尾花数据集为例
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4.5 [6分钟] 寄己训练寄己 | 自编码器
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8.4.2 [30分钟 下] BERT竞赛实践与代码框架介绍-----命名实体识别模型（单模第一，综合第二）
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用Pyhton与Keras掌握以假乱真的生成对抗网络（GAN）
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常见的激励函数和损失函数
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8.3 [16分钟] 一个视频掌握BERT的自然语言处理四大任务
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8.4.1 [23分钟 上] BERT竞赛实践与代码框架介绍-----命名实体识别模型（单模第一，综合第二）
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7.2 [4分钟] 迁移学习与图像分类（keras与vgg16）
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7.6 [9分钟] 迁移学习与计算机视觉 | 实践（keras与vgg）
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5.1 [7分钟] 生成对抗网络 | 原理与训练过程
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7.3 [14分钟] 迁移学习与目标检测（Faster RCNN）