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📚 课程介绍

本课程深入讲解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习算法的原理和实战应用。

📋 学习前提

1. 熟悉Python编程语言（基本语法和数据结构） 2. 掌握机器学习基础（如线性代数、概率论、统计学） 3. 了解神经网络的基本概念和常见架构 4. 熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架

⭐ 推荐指数

⭐⭐⭐⭐☆ (4/5星)

📖 课程目录

第9章 对抗神经网络

9-1 对抗生成网络原理

9-2 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1)

9-3 反卷积

9-4 深度卷积对抗生成网络DCGAN(2)

9-5 图像翻译Pix2Pix

9-6 无配对图像翻译CycleGAN(1)

9-7 无配对图像翻译CycleGAN(2)

9-8 多领域图像翻译StarGAN

9-9 文本生成图像Text2Img

9-10 对抗生成网络总结

9-11 DCGAN实战引入

9-12 数据生成器实现

9-13 DCGAN生成器实现

9-14 DCGAN判别器实现

9-15 DCGAN计算图构建实现与损失函数实现

9-16 DCGAN训练算子实现

9-17 训练流程实现与效果展示

第8章 图像生成文本

8-1 图像生成文本评测指标

8-2 图像生成文本模型对比与总结

8-3 Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本

8-4 Multi-Modal RNN模型

8-5 Show and Tell模型

8-6 Show attend and Tell 模型

8-7 Bottom-up Top-down Attention模型

8-8 图像生成文本模型对比与总结

8-9 数据介绍，词表生成

8-10 ImageCaptionData类封装-批数据生成

8-11 训练流程代码

8-12 计算图构建-图片与词语embedding

8-13 计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现

8-14 训练流程代码

8-15 文本生成图像问题引入与本节课总结

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