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TensorFlow-2.x-Tutorials-master.zip
& e+ r& A+ j$ e8 u│ 深度学习与TF-PPT和代.zip
: o* g/ \7 L& f: X# ^" E│ 源代码和PPT在Github下载.txt
* P+ e) C0 R8 t8 A6 c& @( I│ - X. B9 A* V2 f$ n2 e
├─01.深度学习初见
1 Q9 Z6 B: Z+ k; t( T4 E9 R, y│ 课时1 深度学习框架介绍-1.mp41 B( q) K/ i' P1 k. t
│ 课时2 深度学习框架介绍-2.mp44 [2 l$ E0 J$ k6 ?! l' H' @
│ 课时3 开发环境安装-1.mp41 c; Y. H* A- z4 H5 U! j2 ]/ h
│ 课时4 开发环境安装-2.mp43 t1 t' X% Y( }! b }
│
2 B7 {2 M6 r' \: l├─02.【选看】开发环境全程实录: }, D7 X- `2 F3 j7 n4 ~: F; z
│ 课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
q8 ]+ i* o! x8 `+ ^1 C! e& d( i│ 课时5 win10平台实录-1.mp4" B3 D; t/ a2 R
│ 课时6 win10平台实录-2.mp4' K) n4 V! _& u4 ` ?( B/ }
│ 课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4- W3 T; k" C- G6 E: s4 o
│ 课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4$ H1 Q1 k' S2 N: k" P# v/ z7 F
│ 课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
~) ~. j3 L D% A) s│ * p* b* m+ `: G
├─03.回归问题
, {% L* f8 Q* A2 Y│ 课时11 线性回归-1.mp45 s+ r( v6 y' ~' o' x) S7 ]! J$ V* I
│ 课时12 线性回归-2.mp4; N6 X7 x4 f' I/ H: Q$ o) t* ~4 }! V) h
│ 课时13 回归问题实战-1.mp4
6 g" w1 b! K: W) `- ~4 s) b│ 课时14 回归问题实战-2.mp4
# \4 P9 Q6 v7 Z. i; K' T│ 课时15 手写数字问题-1.mp4
' i- p- U7 e( H" Q) I8 t│ 课时16 手写数字问题-2.mp4
- X1 D' G: U" i│ 课时17 手写数字问题-3.mp4
_' a2 q! M9 m2 E1 O4 M5 O3 C│ 课时18 手写数字问题初体验-1.mp4+ v% d9 ~3 w; v& I- B8 s- o/ ? V5 i
│ 课时19 手写数字问题初体验-2.mp4 z( \% M$ L( f* O J1 w4 }
│
8 M2 s F; ~: l# P├─04.Tensorflow 2基础操作
' F3 M- x8 X' M* m│ 课时20 tensorflow数据类型-1.mp4
/ o G" a/ X* |; P+ \" ^- G│ 课时21 tensorflow数据类型-2.mp4" T9 u' K& A- d/ Y0 G% `6 r
│ 课时22 创建Tensor-1.mp4: r, ^" S& m" r( ~ n. r- z( m
│ 课时23 创建Tensor-2.mp4" q; g, c* ]' \7 i
│ 课时24 创建Tensor-3.mp4+ }. ]! w' }& F1 ^! c6 g# Q! K
│ 课时25 索引与切片-1.mp4
+ E5 R( F4 H, k, B: E│ 课时26 索引与切片-2.mp4
# f! h& L" ?) v' V) A+ a│ 课时27 索引与切片-3.mp49 x q& l# z/ F- {4 o/ k% P1 Y
│ 课时28 索引与切片-4.mp46 \, ~4 G4 m9 Q) m* L q
│ 课时29 索引与切片-5.mp4; J! L* t; s3 D% n7 s6 x0 M
│ 课时30 维度变换-1.mp4
9 t+ G! L0 ~( K│ 课时31 维度变换-2.mp4
. m, `2 {: ?& X) R. H$ x1 A2 q│ 课时32 维度变换-3.mp41 c$ ^. ]- o* H; Q
│ 课时33 Broadcasting-1.mp4
! e4 G3 }7 \- I' x1 k) _: ]│ 课时34 Broadcasting-2.mp4
3 m7 D0 N, M& [8 p8 ^│ 课时35 数学运算.mp4% g8 g9 ^# D+ e
│ 课时36 前向传播(张量)-实战-1.mp4
5 y' E0 {/ M+ i L│ 课时37 前向传播(张量)-实战-2.mp4
+ ~2 H* B2 N5 j: b) O5 b* ?│ 课时38 前向传播(张量)-实战-3.mp4% T f- K/ \1 q! P4 Q
│ 课时39 前向传播(张量)-实战-4.mp45 T; X$ |) f2 N" S% m
│ & P6 ?) m2 } G2 ~
├─05.tensorflow 2高阶操作. d3 N7 D) W* @; A1 {
│ 课时40 合并与分割.mp4" G, ? l& H1 `. L
│ 课时41 数据统计.mp4- _: f; \. D- R
│ 课时42 张量排序-1.mp4
; U/ u! t( `3 B│ 课时43 张量排序-2.mp4
; J( _ L* \8 P4 H│ 课时44 填充与复制.mp4
* h% w) Z- |1 s! [! S$ T: P, Z│ 课时45 张量限幅-1.mp4
. g$ _0 u, N, m8 U( l7 ?5 [2 v│ 课时46 张量限幅-2.mp45 _" a5 a9 r" |: F
│ 课时47 高阶操作-1.mp4, b* W8 P% E5 @$ o0 u9 o& m
│ 课时48 高阶操作-2.mp4
$ i3 A$ J" G) I+ r1 ]│ ( |/ O6 L2 H1 e
├─06 神经网络与全连接层
! Y Y1 @( G# F; L# P$ f1 A1 s* C│ 课时49 数据加载-1.mp4
8 d! e3 p0 A; s8 R9 i6 _% [; s! X│ 课时50 数据加载-2.mp4# y* c+ u# C2 Z
│ 课时51 数据加载-3.mp4
s9 b9 v& _ u9 f& L( u' l; A│ 课时52 测试(张量)实战.mp4
% y5 L: N0 x' F- D7 |) d& P│ 课时53 全连接层-1.mp4
# K g \( U1 t7 x. L; G* l0 r│ 课时54 全连接层-2.mp4
4 a: A: N9 o2 I( ]" p+ W Y│ 课时55 输出方式.mp4
8 X3 [' E1 i3 G z3 p│ 课时56 误差计算-1.mp4
- L1 W _( I. v7 L* }6 a6 j│ 课时57 误差计算-2.mp4
; H0 ]8 g4 c' I│ 课时58 误差计算-3.mp4+ t) M( w! J7 I1 C# f8 f$ X
│
+ ]" E: \1 m- x8 K# t$ [├─07 随机梯度下降
/ ?/ o7 x- R$ d' m│ 课时59 梯度下降-简介-1.mp4
% r" Q C9 n: I+ e/ S! ?" a" P│ 课时60 梯度下降-简介-2.mp48 _! x! U: m1 B& t3 a. S. a+ i
│ 课时61 常见函数的梯度.mp4
, a( i7 g; ?0 s│ 课时62 激活函数及其梯度.mp4
9 i5 v, s4 ~& s$ D' }! j: q3 l9 H│ 课时63 损失函数及其梯度-1.mp4
1 o E, }$ x2 [4 l9 W│ 课时64 损失函数及其梯度-2.mp4* K- r' Q: R) M* Z% U
│ 课时65 单输出感知机梯度.mp40 C: } h3 p* T! K: u$ C
│ 课时66 多输出感知机梯度.mp4
9 x% w* C; C2 K5 X- ]│ 课时67 链式法则.mp4) ~9 N9 c$ B1 M/ T
│ 课时68 反向传播算法-1.mp4
8 h9 T4 S2 w7 r* U3 D) l│ 课时69 反向传播算法-2.mp40 f* z; |6 V4 p1 y' x0 T& U" i
│ 课时70 函数优化实战.mp46 m4 h7 n2 o) C3 @/ H+ [
│ 课时71 手写数字问题实战(层)-1.mp4 ~( _4 _$ N- a! J$ m
│ 课时72 手写数字问题实战(层)-2.mp4
. p& m2 [5 v! g; j│ 课时73 手写数字问题实战(层)-3.mp4! u( C( T& [+ R( f2 W2 j4 m
│ 课时74 TensorBoard可视化-1.mp44 E2 I2 W2 L) c2 c/ j+ q
│ 课时75 TensorBoard可视化-2.mp4
+ h" e) I& e7 h( w* _) u* A; V/ D│
- }& M1 u; b! _6 ?3 z0 }. L├─08.Keras高层接口1 L# @* C2 a- h: l- l* m6 ~0 E
│ 课时76 Keras高层API-1.mp4! `2 |+ d- w$ t2 ]3 g# l% I
│ 课时77 Keras高层API-2.mp45 t3 m8 A. C7 b7 U
│ 课时78 Keras高层API-3.mp49 k5 Z0 @- }6 H0 u/ ]
│ 课时79 自定义层或网络-1.mp4
" |6 a( }8 _8 u, p8 r) p│ 课时80 自定义层或网络-2.mp4
2 F8 |8 f; |. `8 Y5 {' u- D- S│ 课时81 模型保存与加载.mp4( E. L3 i/ M' B4 i
│ 课时82 CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
' Y6 {+ j, P9 v5 u7 o1 x│ 课时83 CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
! s' a4 K0 U3 S% c│ 课时84 CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
0 u- O( v% q6 E3 c: k│
. m* x$ y: F. V0 L- V( R$ }├─09.过拟合, k1 J6 d3 M: Y: F- o# t
│ 课时 89 动量与学习率.mp4# \2 A3 S/ |2 Y* L
│ 课时85 过拟合与欠拟合.mp4
: M1 m6 b4 K0 H6 S7 m# y0 G│ 课时86 交叉验证-1.mp44 q. ~( D% j2 Z5 \8 @
│ 课时87 交叉验证-2.mp4
+ p5 u0 P1 o. J; @' U; n│ 课时88 Regularization.mp4% N3 X+ `% Q' J& v' ^7 M
│ 课时90 Early stopping,Dropout.mp42 M+ E! E% v+ B( j# F# y% g, V
│
9 O) ]4 m }3 V2 F( {8 l" Z5 M├─10.卷积神经网络
( U% c5 p7 R0 z│ │ 课时100 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4
+ M$ }" F+ t! b│ │ 课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp46 b2 V' d- N& E3 Q; `1 _( @) O8 t5 ]
│ │ 课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4! M' J w* x* p* x, n7 ^* c2 W
│ │ 课时104 ResNet实战-1.mp4
0 z2 \; ~8 A' j1 W3 n│ │ 课时105 ResNet实战-2.mp4
5 s% |( t: ^( C6 U│ │ 课时106 ResNet实战-3.mp4: A5 h" H* w' V1 {, [% F* N( ~
│ │ 课时107 ResNet实战-4.mp4# v* r1 F1 A- X3 U$ H
│ │ 课时86 什么是卷积-1.mp48 ]$ D& ~. K+ O" G/ R! J
│ │ 课时87 什么是卷积-2.mp4
9 L, O: I7 F0 Y8 U6 V8 q$ G8 |$ L│ │ 课时88 什么是卷积-3.mp4
5 ^5 \5 ]! i* o& L) o1 Q│ │ 课时89 什么是卷积-4.mp4) U. M& f& U7 o% w1 j M9 _
│ │ 课时90 卷积神经网络-1.mp4
# `5 d( x* R! Z$ H7 X/ S│ │ 课时91 卷积神经网络-2.mp4
, r4 E' l3 u$ A' X1 b' R6 a│ │ 课时92 卷积神经网络-3.mp4
; u9 X b( [& Y' l│ │ 课时93 卷积神经网络-4.mp47 J5 c- i4 t) F' a* K; d
│ │ 课时94 池化与采样.mp44 `8 e2 F+ x: |0 L6 x" C. d
│ │ 课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp41 X% K" z: q B0 Q6 @) S
│ │ 课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
, G* t2 l% S. @0 ?* @/ I; U│ │ 课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp41 D2 k W6 l( S" \$ |
│ │ 课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4" L9 `% u% Z$ F8 r- W
│ │ 课时99 经典卷积网络VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4
) m7 V/ G3 b9 R9 e│ │ ) ]7 E3 N& x2 I0 o# N& q
│ └─课时101 BatchNorm0 [- b4 R' d7 s3 s% p2 L; U
│ batchnorm1.mp4
3 u- y7 C5 ]% m│ batchnorm2 .mp4
0 C. F: e8 C* }│
0 W# x# O1 a$ _ G1 J7 S# j( V├─11.循环神经网络RNN
; e8 I. T6 q- p# s8 c0 n) v) z- }│ GRU原理与实战.mp4
- |- D3 s$ d+ u3 G+ c4 n4 k│ lstm-1.mp42 b% z* c, W K X! a* w0 w# w
│ lstm-2.mp4
4 R; J Y1 b i! r" i3 b│ LSTM实战.mp4) q6 }/ I1 W4 W+ {/ s) y V) g" f
│ 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
* G$ k4 ^1 D: @/ ~) x│ 课时108 序列表示方法-1.mp4! l# q6 _# g* ~( Y. `. Q
│ 课时109 序列表示方法-2.mp4
7 f7 ~1 h ^/ I/ D- }│ 课时110 循环神经网络层-1.mp4) j5 Y5 ^! \/ f3 I
│ 课时111 循环神经网络层-2.mp4
% Z6 s3 {( g4 X7 G│ 课时112 RNNCell使用-1.mp4
4 O9 J! u# l" ?3 H- g0 W2 E1 r5 d│ 课时113 RNNCell使用-2.mp4
7 d$ k# o3 Q+ d/ u5 T# M& l│ 课时114 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4, z' t( @! N# j
│ 课时115 RNN与情感分类问题实战-单层RNN Cell.mp4
! O) r0 Z$ K3 e2 t: \│ 课时116 RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
1 b) q8 ^8 X, b! u│ 课时117 RNN与情感分类问题实战-多层RNN Cel.mp46 @( F/ U- P; c$ C. ?
│
0 `5 f2 ?! x q0 o6 m. O├─12.自编码器Auto-Encoders) O. S, y8 ^( n. p" c4 w1 U! G7 ~6 ]
│ 课时119 无监督学习.mp4& F, v* t% W8 S# q3 e
│ 课时120 Auto-Encoders原理.mp4& _) T N- W' j0 ?% z
│ 课时121 Auto-Encoders变种.mp4# w1 Z) a; E# F x; U: [; Q
│ 课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4
; b% @- F) j# ?3 S% M, B│ 课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4
7 P) }! @0 L9 F7 e; P* P│ 课时124 Reparameterization Trick.mp4
. B( [- }% i7 @+ u- Q│ 课时125 Variational Auto-Encoders原理.mp4( w& z; t. Y) R- z8 n7 U
│ 课时126 Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
6 W- S$ J ^% A* F& W+ c│ 课时127 Auto-Encoders实战-训练.mp4& u# f9 y9 x3 Y" b+ S+ Y& b
│ 课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4
. M, Z1 l [) W7 l0 i│ 课时129 VAE实战-创建网络.mp4
1 X& @/ F( a, M. U│ 课时130 VAE实战-KL Divergence计算.mp4
3 X @4 y8 J" h1 X& l$ E│ 课时131 VAE实战-训练与测试.mp43 s4 i; b8 ~. U6 r
│
! h( i9 N( O9 W; ~) F5 S4 K├─13.对抗生成网络GAN9 O0 e# k! O& F6 e+ e8 v1 Y
│ 课时132 数据的分布.mp4
' O4 o9 A) j3 e/ C* u( |│ 课时133 画家的成长历程.mp44 u4 m4 o9 e3 a' o0 Y* q6 |
│ 课时134 GAN原理.mp4
" h+ V9 T8 m: o" v! ?+ z│ 课时135 纳什均衡-D.mp4
# a! c/ X+ C6 f8 s z) o; x│ 课时136 纳什均衡-G.mp40 W! r6 Y3 K7 W9 U: b) E
│ 课时137 JS散度的缺陷.mp4
( S7 B+ }! c g7 W/ d) B│ 课时138 EM距离.mp49 s3 Q, f- N0 i/ z. g X
│ 课时139 WGAN-GP原理.mp4
' t: O$ f4 ?' \& U5 a3 w│ 课时140 GAN实战-.mp4
. p; c% g4 u# k7 G, Z! z& X: f- ?- @│ 课时141 GAN实战-2.mp4
U. m: k& j9 c1 t6 R; K│ 课时142 GAN实战-3.mp46 B* u2 S1 C3 ?/ f" P
│ 课时143 GAN实战-4.mp4
4 J5 j! W2 b& P│ 课时144 GAN实战-5.mp4
5 c9 ^/ c- _, ?0 o( B9 `' ^+ ^│ 课时145 GAN实战-6.mp4
$ D7 L. X/ x! K3 ^$ `2 Z# D│ 课时146 WGAN实战-1.mp4
& M: |6 c, E& T# Y$ J│ 课时147 WGAN实战-2.mp4% o, q3 c* R) v
│ % ?9 R: {$ Z' K1 @+ ]. |
├─14.【选看】人工智能发展简史
/ U o9 Q6 `: g. L3 W│ 课时148 生物神经元结构.mp4$ C: x+ p U: [1 W; o
│ 课时149 感知机的提出.mp4; ^; |& [- E8 \* }$ C9 n4 R8 ^
│ 课时150 BP神经网络.mp42 E- t/ D8 r7 c! d h1 ^7 z
│ 课时151 CNN和LSTM的发明.mp4
4 H& u4 b( @6 f$ \5 r' _│ 课时152 人工智能低谷.mp4
6 G2 O; k& K' r$ l│ 课时153 深度学习的诞生.mp4( J" Z" _% I' F( C
│ 课时154 深度学习的爆发.mp4
6 S* H$ P! p+ l4 ?! A│
% Y) |# r" I2 _0 N( b! ~4 Y├─15.【选看】Numpy实战BP神经网络
8 q5 B' V6 H4 s│ 课时155 权值的表示.mp4# c' A7 k' {- t' p, p2 E
│ 课时156 多层感知机的实现.mp4
/ i8 h% Q2 X. F& P7 t│ 课时157 BP神经网络前向传播.mp4
3 Q |7 d% ]$ M0 E1 T' |$ D│ 课时158 BP神经网络反向传播-1.mp4
* v% p0 f9 W( U: B│ 课时159 BP神经网络反向传播-.mp42 ]- u9 T7 {1 t, R, Z, U
│ 课时160 BP神经网络反向传播-3.mp4* W! g; W- f; u7 I7 Y, y+ Q
│ 课时161 多层感知机的训练.mp4
+ k$ V7 l+ @) ~& |! p0 v│ 课时162 多层感知机的测试.mp4
8 G" Q2 U$ G+ F* @0 o( {2 P9 O9 B│ 课时163 实战小结.mp42 X6 M' m: W9 ^
│ \ R1 m" Y, ~3 X/ P1 |/ O
├─电子书6 g3 Z! Z- u$ l; Z
│ 花书-中文版.pdf
B& ?1 K. a; e+ h) a* R2 k) f│ 花书-深度学习-Eng.pdf
& u0 i- w U6 j, a│
( J# I$ E6 P. S5 K* C% Q- x├─课程安装软件-Ubuntu 18.04
[! k, z& I; E! A│ Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
! s( ~9 _3 I% l( T│ cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
4 l& [; W8 [9 {, h│ cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz+ `' F I$ \, f
│ pycharm-community-2019.1.1.tar.gz
" b% o) \8 P3 F+ N& U, \7 }│
4 \* b9 L( T; h& z└─课程安装软件-Win10
- V* K! {. s. p$ _+ R Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
9 ~- W6 Y0 w7 i, H4 Y cuda_10.0.130_411.31_win10.exe
7 e( w. e) `( A, K5 ?+ {# n7 m( d cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip- @) ?/ E8 P% W3 M/ S& X; j
pycharm-community-2019.1.1.exe
6 B5 T4 F; W! s, ?
% \; o Y1 q: x+ r) H' {5 T8 ^下载地址:犊斜鸥菸茡
7 f9 a$ T/ P" a* k y" n m' y! i4 d) y2 u0 x1 w1 A
& i, n" w( t2 @9 O
, L2 N2 m# T$ d; m/ `/ V$ S4 h' j7 a: t2 @
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