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[深度学习] 深度学习一个月系统实训【完整版】

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发表于 2020-4-17 11:47:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─第一章5 T% U/ r6 ~' [. E/ C4 G
│      1-1课程概述与环境配置.mp4
, I$ i) f! W/ ^8 B) n- B│      1-2深度学习与人工智能概述.mp4
$ |' A% U! `3 B. s. i/ l$ U5 N) n' J│      1-3机器学习常规套路.mp4
* Y5 j9 ~5 N( E3 R  A│      1-4K近邻与交叉验证.mp4) u& b1 K& ?( k( G2 D+ p
│      1-5得分函数.mp4
/ c% p9 |  U. c, c8 U│      1-6损失函数.mp4# K+ }9 t, U& w, S0 @; e; r
│      1-7softmax分类器.mp4
' `# ?1 H; [. M│      1-8课后讨论与答疑.mp4
: }8 b, }+ J6 H- q│      神经网络(上课).pdf
- T% b2 @* t, `│      , V* H6 U4 V# q6 l" O
├─第二章; G1 i5 z; y: I( r& J! M
│      2-1梯度下降原理0 I3 {% p) n6 F! A5 q( z" ]. ~
│      2-2学习率的作用; Z! l  v* U% k/ ]* C4 `
│      2-3反向传播2 U5 o2 |  A$ p& M2 a- l, }
│      2-4神经网络基础架构
: i8 Y8 a# D; M7 A' M' r│      2-5神经网络实例演示
/ T- L9 G+ m' G7 Y% T│      2-6正则化与激活函数.mp4
4 G3 }* A: A- B  z│      2-7drop-out.mp4
$ B$ S9 I) @5 M; z/ v│      2-8课后讨论.mp4
* U+ J2 w: U7 a' [9 h1 a│      / {6 L1 ~( Y" J& i  i
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集  o7 f6 T5 _% Y* E( b; b3 @  I3 t
│      3-1tensorflow安装.mp4
$ Y  e$ j7 Y0 o2 j: S; ?, e! e! u( z│      3-2tensorflow基本套路.mp43 ~% ~& Q) T7 e8 ?
│      3-3tensorflow常用操作.mp4( }# f2 y- C: P9 S" z
│      3-4tensorflow实现线性回归.mp44 B$ b; N2 k9 L) {  Z/ h
│      3-5tensorflow实现手写字体.mp42 Y$ u/ U; \3 L/ t, z+ F- ]1 ^
│      3-6参数初始化.mp49 m2 D  t. _( o. T
│      3-7迭代完成训练.mp4
4 P. H8 B% m6 a* d# `8 }% r  @│      3-8课后讨论.mp4
8 E$ K) _! s) w' s6 C│      mnist.zip0 r% o+ z5 D7 r) k$ L
│      
/ b' o4 w) ^  S" c: \' p) o  u( ~├─第三次课程代码/ F. {8 p, p0 m- v! P1 t: o. f3 z- K( S
│      imagenet-vgg-verydeep-19.mat6 q* _+ W- W0 w
│      tensorflow.pptx8 J5 c7 _  E: d( T7 [$ n2 a
│      tensorflow代码.zip
6 a: L' q/ g4 S9 d  u8 E# q& f│      - u* n9 w! I: D& @
├─第四章-卷积神经网络. m2 L6 j6 V, X- I
│       4-1卷积体征提取.mp4
7 m) |5 x7 o0 H9 c4 w; N│       4-2卷积计算流程.mp4
- B8 D% n$ ]. N3 l- h' q% R│       4-3卷积层计算参数.mp4
" d- Y  _/ c. r& m8 H3 n, \│       4-4池化层操作.mp4
4 J1 N$ C: Y# W! ~│       4-5卷积网络整体架构.mp43 o2 _* r1 h9 H$ g" ]" s
│       4-6经典网络架构.mp4! P! n% s# d6 [+ N
│      
1 j% K+ U; J2 g& Y5 g) \├─第五章-CNN实战与验证码识别, R% y* c- ?& I$ y
│      5-1卷积网络复习(验证码数据代码下载--).mp4' W+ J: P1 [' P2 v% \
│      5-2使用CNN训练mnist数.mp4" Q! p$ s. Y7 _- m
│      5-3卷积与池化操作.mp4
6 C$ `/ h& w" b0 ?; C│      5-4定义卷积网络计算流程.mp4
5 l& y+ |2 L5 n$ K+ X3 w+ ?9 O1 b│      5-5完成迭代训练.mp4
- K% M5 U, J$ X; I2 ?. J7 q* ]│      5-6验证码识别概述.mp4- _4 I- c9 n$ g# x: M1 v
│      5-7验证码识别流程.mp4
/ d/ \8 F6 [# I" G- E8 X│      验证码案例.zip% o; j& F/ l" {, J: b7 T; q
│      
; @3 O% x: R9 d% F├─第六章-自然语言处理-word2vec0 v, l. D9 V  S3 W. o" A
│      6-1自然语言处理与深度学.mp4
, [/ i, P/ O! I& K│      6-2语言模型.mp4
; k5 d* @$ ?, A: ~6 Z6 v' n9 _# O' D│      6-3神经网络模型.mp4
1 _( B& h1 U2 \+ E* H5 r5 h1 N│      6-4CBOW模型.mp4
% i1 R, b8 i- m9 b7 U; Y6 @' Y0 w( F│      6-5参数更新.mp47 k7 z+ y: o- H! q2 i, F4 q
│      6-6负采样模型.mp4
' ?- ~) v- G8 `8 p* `4 T  H│      6-7案例:影评情感分类(数据.mp4
2 ?9 _3 q/ d/ U4 |3 t; I( ]2 T  j( l│      0 v3 R0 r1 M! I) D7 j
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
! s; ^: c7 f3 u& h0 l. |6 K│      7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
3 H2 L9 S7 D/ C: i" `* e2 K. B& I* N│      7-2准备word2vec输入数据.mp4
$ f7 H- v3 D: Z" l0 T9 j' I│      7-3使用gensim构建word2.mp4. l9 X8 r. R3 ^& K# X; J
│      7-4tfidf原理.mp47 N$ Y) M; @' P% J7 X8 A9 W
│      7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4. W4 o( y! m/ h$ D
│      7-6GAN网络结构定义.mp4. C! H" S1 f7 x
│      7-7 Gan迭代生成.mp4. i1 {- ~0 Z! q7 c' R
│      7-8DCGAN网络特性(DCGAN数据代码下载---).mp4. R0 ~! X; `4 x4 J
│      7-9DCGAN网络细节.mp4
% R9 n: ^3 F/ d, ?! z) G│      8 @; J3 u' Y6 ?# M7 j- a
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
, g/ k7 r/ h" ]7 R( n9 _       8-1 RNN网络架构.mp4
: o% v9 i  u. @       8-2LSTM网络架构.mp4# z% n- Z  P; s
       8-3案例:使用LSTM进行情.mp41 s! c& p4 N9 y5 `! i
       8-4情感数据集处理.mp4' \; ^: w9 Q# h1 g3 q- N8 a! d1 D
       8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
4 W& y; a: ?+ [$ z$ A       8-6趣味网络串讲(数据代.mp4
6 X6 ~6 @# l% M& p2 L* i# }6 c3 s       8-7课后讨论版.mp47 b2 y0 `& y& l9 M5 B! i
/ J, i. P  c. f% `9 c3 k. F# e
下载地址:; L$ r7 |& I5 y: C: C5 f% P
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