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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! a0 n4 V/ l. X0 ~- {
│      1-1课程概述与环境配置.mp4
7 {% a# R6 N2 m  z8 T│      1-2深度学习与人工智能概述.mp4
. t% A4 U$ t: g/ Y: X# U│      1-3机器学习常规套路.mp4* U' Y! H8 F, y0 x! b. G
│      1-4K近邻与交叉验证.mp4
6 ~  [! e" G7 `# M( \│      1-5得分函数.mp4
9 D3 e" W; E% [6 n8 T# {│      1-6损失函数.mp4, p' r8 }3 e) z5 e
│      1-7softmax分类器.mp4
/ C- Q7 u2 ]; t( y* \) D│      1-8课后讨论与答疑.mp40 c/ T( U% I9 {$ `8 {, H/ T6 Z
│      神经网络(上课).pdf4 h% o' H' G) Z5 `, i! a
│      + B3 q8 i0 U+ f8 v9 l7 \: y( `" @2 [
├─第二章! B5 e7 }8 g" U- d* E" u8 R
│      2-1梯度下降原理3 ]3 S$ i% z: ~5 G
│      2-2学习率的作用( O0 E/ Z6 X2 J- |! ]) i+ Y/ @7 Z
│      2-3反向传播2 e; K8 n5 k# Z$ B
│      2-4神经网络基础架构
8 f: W8 Z! G! P7 r0 T│      2-5神经网络实例演示
* N! O2 P: ~. ]( M3 V; B/ Q6 @│      2-6正则化与激活函数.mp4' k" R; O! S3 i$ \- X  m+ L
│      2-7drop-out.mp4
8 R, m: j% v, }4 x* r" E9 g│      2-8课后讨论.mp4
7 `9 w2 r  G# ]3 ^3 o/ g│      
3 z8 J  R' L7 |0 o+ X/ ~├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
# O0 z0 H; N, ~/ c9 v│      3-1tensorflow安装.mp43 t+ ~3 l+ D3 G: x5 j
│      3-2tensorflow基本套路.mp45 O% z' T3 f4 M/ i4 v
│      3-3tensorflow常用操作.mp4" x  r& N* B, b; k& G
│      3-4tensorflow实现线性回归.mp48 U, H: L* ~# @8 k
│      3-5tensorflow实现手写字体.mp4" [5 h5 x$ [% |# K+ h: y  v% K; O
│      3-6参数初始化.mp4, L6 |+ V. v4 s1 g; P
│      3-7迭代完成训练.mp42 O1 W* W# |2 J3 |' V7 m, T6 L
│      3-8课后讨论.mp4
" I4 ~: |& N1 r' _( s│      mnist.zip* @- K9 k% m* k- m
│      
4 m2 n9 B' a* R8 o. V, I+ e├─第三次课程代码
2 C, c# y" b* K# C, M│      imagenet-vgg-verydeep-19.mat9 ]2 Z6 Q" Z5 i9 t$ }9 Q" w
│      tensorflow.pptx
4 `9 Q2 K' t! ?- n  Q' O# A) \│      tensorflow代码.zip- V; E& N! q0 a6 h+ I9 a, B  k
│      . [" N5 m8 [4 n& x( u2 x
├─第四章-卷积神经网络
7 J% G: H" t; R% K: o2 ^│       4-1卷积体征提取.mp46 v. A* d. ]9 x/ f" H
│       4-2卷积计算流程.mp4( w4 K' D' C0 _1 e
│       4-3卷积层计算参数.mp4
8 Z1 H7 [9 L9 t4 A6 @* {& R│       4-4池化层操作.mp4
& G+ e& Z! ]+ a│       4-5卷积网络整体架构.mp4
  `- ^. |& i; j, \3 K│       4-6经典网络架构.mp4
* |4 p" h* G+ z) W│      . g0 H0 D! r. L8 W
├─第五章-CNN实战与验证码识别
! w9 I6 M  ^0 P; U. F│      5-1卷积网络复习(验证码数据代码下载--).mp4
  g$ f- A1 h2 _$ d/ b│      5-2使用CNN训练mnist数.mp4
! f# ^0 p! n# L# i6 E; i0 \* G) |│      5-3卷积与池化操作.mp48 ?, ]7 ]3 j$ {/ k6 J
│      5-4定义卷积网络计算流程.mp4- w6 ~, T, S5 I. v
│      5-5完成迭代训练.mp4
. A, K- W' F9 f# L│      5-6验证码识别概述.mp4
* q" _0 W' T9 |9 z" b+ B│      5-7验证码识别流程.mp4
; @2 x* R# V  b% y│      验证码案例.zip) u. ?3 z4 q' g8 I9 p1 M# ~
│      0 p, T5 i- D4 r  i8 [3 d
├─第六章-自然语言处理-word2vec
; `5 y' Y6 w% q/ P. [5 k│      6-1自然语言处理与深度学.mp4
9 M- A" X: U9 U│      6-2语言模型.mp4+ _( q; |- n, S9 E
│      6-3神经网络模型.mp4- H% n. w. ^6 T1 C& h% v  [' w( T9 [
│      6-4CBOW模型.mp44 M) M3 w/ c  j, e
│      6-5参数更新.mp4
& k5 |- i2 d& ~5 ?3 r! i/ Q& w│      6-6负采样模型.mp4
+ y0 D1 b' n9 D& M' |│      6-7案例:影评情感分类(数据.mp4! M) A  J' u# ~1 Y
│      + [0 D0 V8 e8 X" P( W6 Y* v1 k. o
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络7 |8 E+ u6 u; H" E  y1 `$ V
│      7-1基于词袋模型训练分类器.mp40 A% o  q$ f( X' h
│      7-2准备word2vec输入数据.mp4+ A9 I9 M/ {' w5 N" G+ I! M$ N
│      7-3使用gensim构建word2.mp4
5 n' B) \4 e5 g- r│      7-4tfidf原理.mp4
; k! Q7 F5 j! J/ u( p5 O' @0 J) d│      7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
9 X- L2 n$ Z* }; h, D8 H$ m9 m* G│      7-6GAN网络结构定义.mp4" K: G3 Q/ x7 `* O! @7 w$ t
│      7-7 Gan迭代生成.mp4
5 q0 w  x  L( k# u8 f│      7-8DCGAN网络特性(DCGAN数据代码下载---).mp42 `7 G( r% ?9 V/ h7 C9 s* E
│      7-9DCGAN网络细节.mp46 V2 l9 q2 H2 ~# R6 f6 A
│      ; P+ k" v' Z' S+ M4 W& d# _+ L  i' u3 e
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
0 N# K) z  t1 P! Y       8-1 RNN网络架构.mp4# x( i  p6 Z  T& l
       8-2LSTM网络架构.mp4  X0 d- x8 \6 [
       8-3案例:使用LSTM进行情.mp4
+ q; B' F, U6 q' ?3 Z* d9 I9 H       8-4情感数据集处理.mp4; j! F; ]+ w6 a  }
       8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
- f" k& n0 u) g$ l& h1 y" _3 g9 K/ \       8-6趣味网络串讲(数据代.mp4: d5 \: p: d; d$ R* u, }$ a1 j% r1 [( b5 a
       8-7课后讨论版.mp4
, q" G* n0 v' `1 p6 ^/ `# J# c3 w- i, p/ L. _
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8 N  Q  w+ c1 i4 Z
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  d1 I( r( v, P6 ]# j8 x/ O0 k' p& d$ ?8 k! K3 u$ G

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