深度学习课程结构
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适合人群
想从事深度学习相关工作的人,想将深度学习技术引入自己的项目。
你将会学到
从软件安装开始,结合案例学习Tensorflow的基本应用,包括:1、通过理论和编程理解单通道和多通道的卷积操作;2、基于自己的原图自作tfrecords数据集,及结合opencv制作增广的白化处理数据集;3、两个案例分析,其中涉及模型构建分析、训练、模型保存、模型加载进行预测。
课程简介
具体:
1、深度学习简介
2、CNN的相关运算
从理论到程序:单通道数据和多通道数据的卷积(convolution)、池化(pooling)、激活层(relu)等原理分析及程序实现。
3、Gesture案列分析,包括
1) Gesture tfrecords原图数据集(数据类型uint8)制作;
2)tfrecords数据集解码,构建训练的Batch;
3)CNN 模型分析及构建、模型训练、模型保存的实现;
3)模型加载预测样本。
4、Cifar-10案例分,包括
1)三通道原图数据白化处理;
2) 基于白化处理后的浮点数据制作tfrecords数据集;
2)浮点型tfrecords的数据集解码
3)模型分析构建、训练保存;
3)已有模型再训练;
4)模型加载预测。
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- 第一章 深度学习课程简介
- 1-1试看 深度学习课程内容07:00
- 1-2试看 深度学习课程结构06:35
- 1-3试看 tensorflow相关软件安装13:57
- 1-4试看 Python-Opencv2简单示例17:52
- 第二章 CNN相关运算方式
- 2-1试看 基于单通道、多通道输入的卷积、池化、激活层运算分析23:59
- 2-2试看 Tensorflow相关函数讲解06:21
- 2-3试看 了解TensorFlow的卷积结构12:29
- 2-4试看 relu sigmoid tanh函数实现06:45
- 2-5试看 dogs三通道图片的卷积、激活、池化实现41:25
- 第三章 Gesture 案例分析
- 3-1试看 生成单通道Gesture样本数据集(tfrecords)37:19
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