课程介绍：
深度学习的实质：通过构建具有构建多隐藏层模型和大量的学习数据，来学习更有用的特征，提高分类和预测的准确性。深度学习是手段，特性学习是目的。与传递的机器学习模型相比具有以下特征：
具有多层隐藏节点，目前可达上百层。
通过逐层特征变化与学习，将样本空间的特征变化到一个新的特征空间
课程截图：
〖课程目录〗:
- | └──21、《深度学习之TensorFlow高级实战》第一期
- | | ├──第八课：文本处理.mp4 367.64M
- | | ├──第二课：自然语言处理模型.mp4 420.70M
- | | ├──第九课：图片识别和自动标注.mp4 450.05M
- | | ├──第六课：图像识别.mp4 289.95M
- | | ├──第七课：seq2seq模型.mp4 408.20M
- | | ├──第三课：无监督聚类.mp4 264.66M
- | | ├──第十课：基于GAN的聊天机器人项目.mp4 565.73M
- | | ├──第四课：对抗生成网络（GAN）.mp4 537.97M
- | | ├──第五课：房价预测模型1.mp4 279.05M
- | | ├──第五课：房价预测模型2.mp4 261.25M
- | | └──第一课：TensorFlow基础入门.mp4 314.90M
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