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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
7 T- C. d$ y! |8 ~- i! D( S│      1-1课程概述与环境配置.mp4
4 E  z6 c( N3 M: J│      1-2深度学习与人工智能概述.mp4
% S( H- e8 {4 I/ o│      1-3机器学习常规套路.mp43 {, S! u& s3 `7 {& ^
│      1-4K近邻与交叉验证.mp4
5 c' F" G9 Y$ y) W│      1-5得分函数.mp4
2 l# T. a2 ]" o! j1 o* ]│      1-6损失函数.mp4* m2 l+ i; G0 ]( T5 m" I# x6 d
│      1-7softmax分类器.mp46 A7 {9 [0 [+ }) Y& E1 b
│      1-8课后讨论与答疑.mp4
/ B5 Y" I1 c# j( K" q0 H( M. R8 a│      神经网络(上课).pdf
! J4 K7 m* e7 C│      5 c# {/ |) U' {& `+ s/ E( y3 b
├─第二章: M* D9 p% p/ k( T% j$ ^) q+ N' g
│      2-1梯度下降原理" ?1 n4 j+ u5 j% j9 E$ v7 r
│      2-2学习率的作用' ?1 E' A9 _% F
│      2-3反向传播
* z& l) N# y; p$ s$ |6 v, ^. J│      2-4神经网络基础架构
# s* m0 T8 E+ S1 O6 l3 v│      2-5神经网络实例演示' L! w! {+ [: F& V
│      2-6正则化与激活函数.mp4
: q2 k4 E2 p$ L/ `( S│      2-7drop-out.mp45 W, J9 [* ^( N$ j
│      2-8课后讨论.mp4
6 `5 t/ f/ X8 b5 G5 ^│      
4 _9 ~3 T' f2 U2 j├─第三章-tensorflow训练mnist数据集9 B( h! \) v( z* G  o
│      3-1tensorflow安装.mp4
5 y* ?0 U8 G, k5 p│      3-2tensorflow基本套路.mp4
" {8 K* p% p& m( L3 [; O5 l; D│      3-3tensorflow常用操作.mp41 {  Q6 X' ~/ i. Y- [
│      3-4tensorflow实现线性回归.mp4
! c& ?5 i) i/ W# P& P$ m( j4 O│      3-5tensorflow实现手写字体.mp41 q! `" w$ p- }% q7 W. b2 E) k  G% I
│      3-6参数初始化.mp4
% x8 ?& _: I, Q│      3-7迭代完成训练.mp43 }9 [4 u7 Y2 w2 U* |' |" h8 I
│      3-8课后讨论.mp4
+ |" Y: x2 j* T" I' U# I; B& Y│      mnist.zip
( [+ a: j5 I. e6 X6 }│      
# Q9 t4 T  d) M& v' q- x" _2 X  P├─第三次课程代码
5 R, C$ h; R. l; ]+ Z│      imagenet-vgg-verydeep-19.mat
) b& _7 S) C& F9 ]│      tensorflow.pptx
8 }; e4 q# ]* H9 o" c! Z' ]│      tensorflow代码.zip) q, |2 x3 ~# u
│      
9 ~& W1 B5 `/ H" }7 v& e% `% J- \) }├─第四章-卷积神经网络0 v* k* ?3 I- o# M7 G# F% N
│       4-1卷积体征提取.mp4
. m6 t# `* I; w; i│       4-2卷积计算流程.mp4) i/ }- w4 z! u* G& n3 G& h
│       4-3卷积层计算参数.mp4
+ K% u4 r. R! N' |3 E" i│       4-4池化层操作.mp4
% t, m7 r( L6 ~; j1 |/ c│       4-5卷积网络整体架构.mp4
& J  v* x+ K" d│       4-6经典网络架构.mp4
1 q2 W3 ^5 Z; g" l5 C│      
: E5 ?# S& j/ H- f1 d$ z├─第五章-CNN实战与验证码识别4 J# i3 l* q" P8 P& f0 |4 ?, p
│      5-1卷积网络复习(验证码数据代码下载--).mp4
) z# u7 D! V+ a0 u5 [) y│      5-2使用CNN训练mnist数.mp4
+ U" G; h( H; x5 J7 X* g- G│      5-3卷积与池化操作.mp4
, y; U2 t- e, f! `│      5-4定义卷积网络计算流程.mp4
$ u/ a% A/ X! i0 f/ q5 u6 Y│      5-5完成迭代训练.mp4
: j: E( I1 n2 r. v  f│      5-6验证码识别概述.mp4
3 \2 k5 f! ^. S: F; N5 D4 _│      5-7验证码识别流程.mp4
4 Z$ g( ~- x7 Z$ d2 a│      验证码案例.zip
8 h% A) y# U% [/ X1 A│      * g6 R) d3 W0 w% @3 d  b' p. J
├─第六章-自然语言处理-word2vec8 B8 c3 a* q: C4 X8 G% H$ h: M
│      6-1自然语言处理与深度学.mp4/ k1 h" B8 I0 @
│      6-2语言模型.mp4
0 D% N" h  ]* A* I' G$ B│      6-3神经网络模型.mp4
) C/ P& g2 b# R1 d$ l│      6-4CBOW模型.mp4
( J2 V2 z! a- f│      6-5参数更新.mp4- K. p0 B4 ?4 o$ v! J1 g- M; z
│      6-6负采样模型.mp49 v0 U' `  [) W8 e" Q8 b7 r
│      6-7案例:影评情感分类(数据.mp4' ]- [5 ]+ e- @6 o/ c" {* D% G$ R: [# ?* o
│      
0 M5 a4 T$ P# N9 i7 H( U& n├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络; \6 D1 _% w# O& D3 d) H0 Z
│      7-1基于词袋模型训练分类器.mp4! C  Q( x' N5 M% h
│      7-2准备word2vec输入数据.mp4
9 \0 O* [/ W, i& X0 }. A│      7-3使用gensim构建word2.mp4
! ]; `. @7 r7 x! f) w: Y" v# ?, q│      7-4tfidf原理.mp4$ ?" d: S+ k! i. |
│      7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4) Y2 r: w& J2 p, W9 O( a: Z0 D
│      7-6GAN网络结构定义.mp4
! q3 ^! u% \) @. Q. V7 t0 R│      7-7 Gan迭代生成.mp4
- y& Y' r* J% G1 }' T│      7-8DCGAN网络特性(DCGAN数据代码下载---).mp4
& Z" B: j( q: l6 U, Z│      7-9DCGAN网络细节.mp4
- T  q# |& Z* X) [│      
, H3 y9 E/ ^" F9 D5 I6 D6 l└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
4 _1 b; g6 J/ ^- O1 d; {       8-1 RNN网络架构.mp4
6 w" M* M, B; {& F! L       8-2LSTM网络架构.mp4  p6 z+ ^# I9 C3 h
       8-3案例:使用LSTM进行情.mp4
& N5 Z5 a7 w5 p9 n! a* i- B7 y       8-4情感数据集处理.mp4
+ G5 R; ^3 K3 p! q& f6 }       8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
$ |5 ^: A2 Y6 \) Z4 z" ~+ n       8-6趣味网络串讲(数据代.mp4& n! y! W1 y/ s: e( U; F% i
       8-7课后讨论版.mp4
5 q+ {: Q( I, \* S- {& U2 Y! B1 |; l; t% @- B/ y4 g% v8 P3 C. y
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