深度学习一个月系统实训【完整版】

chenshimiao

├─第一章
/ z( _/ ?8 d5 Y1 t% k: \8 u, u, }4 l│      1-1课程概述与环境配置.mp4
5 E8 \* Q1 c6 `; o6 i! {6 E│      1-2深度学习与人工智能概述.mp4
0 w- ]) m0 c" |4 t" ]" f7 U│      1-3机器学习常规套路.mp4
│      1-4K近邻与交叉验证.mp4
% e) D$ f! b/ v│      1-5得分函数.mp4
* g( _0 g) S% v. e% x# Q3 [$ L; g│      1-6损失函数.mp4
: m/ M. [! H" W1 \, o$ |+ K3 I│      1-7softmax分类器.mp4
│      1-8课后讨论与答疑.mp4
│      神经网络（上课）.pdf
: R# q4 b6 b; N4 j$ r│      
├─第二章
* h8 q. {( }$ A+ g5 g) b  o# E1 C' k6 q│      2-1梯度下降原理
│      2-2学习率的作用
│      2-3反向传播
' n* R  U0 ^4 x6 E$ Q│      2-4神经网络基础架构
│      2-5神经网络实例演示
│      2-6正则化与激活函数.mp4
│      2-7drop-out.mp4
) u& H$ Y; H& o" D│      2-8课后讨论.mp4
│      
5 I1 W9 {0 V) B& k! z├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
/ p% }# O6 D" g6 R5 J' w, r5 @. ^│      3-1tensorflow安装.mp4
│      3-2tensorflow基本套路.mp4
│      3-3tensorflow常用操作.mp4
│      3-4tensorflow实现线性回归.mp4
│      3-5tensorflow实现手写字体.mp4
│      3-6参数初始化.mp4
1 k" Q# @0 K  v9 z& E7 @│      3-7迭代完成训练.mp4
│      3-8课后讨论.mp4
│      mnist.zip
& U3 ?5 f! u- n3 |% d  t$ U│      
. |" Z1 M0 S$ t2 w. p% P├─第三次课程代码
│      imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│      tensorflow.pptx
+ n7 P/ X7 @9 f│      tensorflow代码.zip
" B- f% ~" p) d% h* e2 W│      
├─第四章-卷积神经网络
│       4-1卷积体征提取.mp4
- L& B/ O6 |4 g, m│       4-2卷积计算流程.mp4
│       4-3卷积层计算参数.mp4
% [/ F2 h3 P- f5 f. F│       4-4池化层操作.mp4
/ M* C  W4 ^+ p) l│       4-5卷积网络整体架构.mp4
: b% O9 A  X8 ~% h+ [, i" J* u│       4-6经典网络架构.mp4
' X& o: i' f# V0 m$ p$ x. I) s│      
├─第五章-CNN实战与验证码识别
│      5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
  i$ H) W/ C- _0 r& q4 E- p│      5-2使用CNN训练mnist数.mp4
│      5-3卷积与池化操作.mp4
│      5-4定义卷积网络计算流程.mp4
; I; h  W3 F7 l( I+ a  ]│      5-5完成迭代训练.mp4
/ ]- D: X0 T( g: F│      5-6验证码识别概述.mp4
: F7 d* o! k  T5 E1 v4 O: V│      5-7验证码识别流程.mp4
│      验证码案例.zip
, w* o; r5 J# |7 C; A" ^3 i) K& F│      
% f- F$ ~: Y7 b$ ~3 v├─第六章-自然语言处理-word2vec
│      6-1自然语言处理与深度学.mp4
0 S* p. |- b, l( r% h) Z) ~) L( @│      6-2语言模型.mp4
; \( V5 T( \' o2 f- K( B│      6-3神经网络模型.mp4
│      6-4CBOW模型.mp4
│      6-5参数更新.mp4
│      6-6负采样模型.mp4
│      6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
" x$ R: u' {+ `3 ]5 `: J│      
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
│      7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
│      7-2准备word2vec输入数据.mp4
1 S: I: v7 O( b2 U; |7 k0 A' o! M) ?│      7-3使用gensim构建word2.mp4
│      7-4tfidf原理.mp4
│      7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
│      7-6GAN网络结构定义.mp4
│      7-7 Gan迭代生成.mp4
│      7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
│      7-9DCGAN网络细节.mp4
│      
! u4 h0 m$ p$ M  V% g* J3 f) U2 u└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
$ B0 }$ Y! n2 m& P( [       8-1 RNN网络架构.mp4
       8-2LSTM网络架构.mp4
( O6 D' f( W' z8 g; U) m3 t+ p       8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
3 w# a- d( z% a7 w" D1 T$ R       8-4情感数据集处理.mp4
       8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
       8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
/ I' Y, @/ N, Z0 m# u       8-7课后讨论版.mp4

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