JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战

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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2023-11-20 06:00:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    ├─第01章 课程导学
    │      1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学.mp4
    │      
    ├─第02章 机器学习与神经网络简介
    │      2-1 机器学习简介.mp4
    │      2-2 神经网络简介.mp4
    │      2-3 神经网络的训练.mp4
    │      
    ├─第03章 Tensorflow.js 简介
    │      3-1 Tensorflow.js 简介.mp4
    │      3-2 安装 Tensoflow.js.mp4
    │      3-3 为何要用 Tensor.mp4
    │      
    ├─第04章 线性回归
    │      4-1 线性回归任务简介.mp4
    │      4-2 准备、可视化训练数据.mp4
    │      4-3 定义模型结构:单层单个神经元组成的神经网络.mp4
    │      4-4 损失函数:均方误差.mp4
    │      4-5 优化器:随机梯度下降.mp4
    │      4-6 训练模型并可视化训练过程.mp4
    │      4-7 进行预测.mp4
    │      
    ├─第05章 归一化
    │      5-1 归一化任务简介.mp4
    │      5-2 归一化训练数据.mp4
    │      5-3 训练、预测、反归一化.mp4
    │      
    ├─第06章 逻辑回归
    │      6-1 逻辑回归任务简介.mp4
    │      6-2 加载二分类数据.mp4
    │      6-3 定义模型结构:带有激活函数的单个神经元.mp4
    │      6-4 损失函数:对数损失(log loss).mp4
    │      6-5 训练模型并可视化训练过程.mp4
    │      6-6 进行预测.mp4
    │      6-7 (选修)二分类数据集生成函数源码剖析.mp4
    │      
    ├─第07章 多层神经网络
    │      7-1 多层神经网络任务简介.mp4
    │      7-2 加载 XOR 数据集.mp4
    │      7-3 定义模型结构:多层神经网络.mp4
    │      7-4 训练模型并预测.mp4
    │      
    ├─第08章 多分类
    │      8-1 任务简介、主要步骤、前置条件.mp4
    │      8-2 加载iris数据集(训练集与验证集).mp4
    │      8-3 定义模型结构:带有softmax的多层神经网络.mp4
    │      8-4 训练模型:交叉熵损失函数与准确度度量.mp4
    │      8-5 多分类预测方法.mp4
    │      8-6 (选修)IRIS数据集生成函数源码剖析.mp4
    │      8-7 (选修)IRIS 数据集生成函数源码剖析.mp4
    │      
    ├─第09章 欠拟合与过拟合
    │      9-1 欠拟合与过拟合任务简介.mp4
    │      9-2 加载带有噪音的二分类数据集.mp4
    │      9-3 使用简单神经网络演示欠拟合.mp4
    │      9-4 使用复杂神经网络演示过拟合.mp4
    │      9-5 过拟合应对法:早停法、权重衰减、丢弃法.mp4
    │      
    ├─第10章 使用卷积神经网络(CNN)识别手写数字
    │      10-1 使用卷积神经网络识别手写数字任务简介.mp4
    │      10-2 加载 MNIST 数据集.mp4
    │      10-3 定义模型结构:卷积神经网络.mp4
    │      10-4 训练模型.mp4
    │      10-5 进行预测.mp4
    │      
    ├─第11章 使用预训练模型进行图片分类
    │      11-1 使用预训练模型进行图片分类任务简介.mp4
    │      11-2 加载 MobileNet 模型.mp4
    │      11-3 进行预测.mp4
    │      
    ├─第12章 基于迁移学习的图像分类器:商标识别
    │      12-1 基于迁移学习的图像分类器:商标识别任务简介.mp4
    │      12-2 加载商标训练数据并可视化.mp4
    │      12-3 定义模型结构:截断模型+双层神经网络.mp4
    │      12-4 迁移学习下的模型训练.mp4
    │      12-5 迁移学习下的模型预测.mp4
    │      12-6 模型的保存和加载
    │      
    ├─第13章 使用预训练模型进行语音识别
    │      13-1 使用预训练模型进行语音识别任务简介.mp4
    │      13-2 加载预训练语音识别模型.mp4
    │      13-3 进行语音识别.mp4
    │      
    ├─第14章 基于迁移学习的语音识别器:声控轮播图
    │      14-1 基于迁移学习的语音识别器:声控轮播图.mp4
    │      14-2 在浏览器中收集中文语音训练数据.mp4
    │      14-3 语音识别迁移学习的训练和预测.mp4
    │      14-4 语音训练数据的保存和加载.mp4
    │      14-5 声控轮播图.mp4
    │      
    ├─第15章 Python 与 JavaScript 模型互转
    │      15-1 Python 与 JavaScript 模型互转任务简介.mp4
    │      15-2 安装 Tensorflow.js Converter.mp4
    │      15-3 Python 与 JavaScript 模型互转.mp4
    │      15-4 JavaScript 模型的互转:分片、量化、加速.mp4
    │      
    └─第16章 课程总结
            16-1 -回顾与总结.mp4


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