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Java视频教程名称： 深度学习30天系统实训【完整版】视频教程 java自学 深度学习视频教程 it教程6 |8 d- W0 R( x8 K! N
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3 X( k3 ^/ E8 a. e4 qJava视频教程详情描述：
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# m0 R$ w3 j3 G/ z
Java视频教程目录：
5 m1 i; @ r7 K! q* S- h├─第一章5 g1 r' ^5 U+ j1 z
│ 1-1课程概述与环境配置.mp4
5 ~! `6 ]* [3 U- \( Z; N│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4
4 }+ _+ z }& }│ 1-3机器学习常规套路.mp4
% z$ b$ q o2 K) H│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4
% L @. J6 {0 ^9 L) T! [│ 1-5得分函数.mp4
9 |; L) J- Z! @) I│ 1-6损失函数.mp4
]% n. p* {+ S" V│ 1-7softmax分类器.mp4) I$ k: H; Z" h" ^* u
│ 1-8课后讨论与答疑.mp4
/ G$ I% n4 I) I) `│ 神经网络（上课）.pdf
2 H: S0 j" j# M# Y( B- p0 u│ 5 U: H1 ?1 B8 X- i
├─第二章
2 A! _" l5 Y& b3 o- l│ 2-1梯度下降原理6" L3 f% v8 q. m3 I2 e. r
│ 2-2学习率的作用)
" b5 K6 w, @/ m$ A. H- l│ 2-3反向传播
( X+ u" i5 {1 a0 N5 X% _. k│ 2-4神经网络基础架构
2 g6 W. O4 G& p% t: y. n│ 2-5神经网络实例演示
. M$ d) g5 ~# w: d+ `3 H│ 2-6正则化与激活函数.mp4
2 c7 X% a0 D. \9 E3 E w│ 2-7drop-out.mp4
$ ?- V5 Q3 Y5 u│ 2-8课后讨论.mp4
* a- K( c+ r' Z1 ~9 ^ B/ v│ ; R! G+ p6 ]1 Y' D
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集# e2 Y/ h2 g& k: I- O( R5 [
│ 3-1tensorflow安装.mp46 S3 B/ x4 ~' c# W
│ 3-2tensorflow基本套路.mp47 O+ f; n* _" o o
│ 3-3tensorflow常用操作.mp4
0 X- X5 d C$ O" d( z│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp46 [8 M2 v7 y G; {$ a
│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4
% P8 e5 l# L3 [2 ^+ l' Z( F( U. p3 W" a│ 3-6参数初始化.mp4
3 M. W* ^. x/ D" e│ 3-7迭代完成训练.mp4
; {5 X- ]- ]' V( ~/ [4 e│ 3-8课后讨论.mp4
+ P. W& q! S8 }; n│ mnist.zip: i# S, J2 V2 J) f) }" R
│ 5 ]1 Y) [; O# f! z# o2 r" D
├─第三次课程代码
( r0 b) L9 f0 S; u2 e# c4 Z4 y│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat
" Y; M8 D0 G. F9 `8 M) [│ tensorflow.pptx
* F* S) P6 N+ d ?# e0 ?│ tensorflow代码.zip& \2 p+ }0 d; X |5 L+ m- U& m
│
. j# `$ V7 ?5 [├─第四章-卷积神经网络" X6 {9 r% L1 R" x
│ 4-1卷积体征提取.mp4+ u+ O# C& z! v% Y
│ 4-2卷积计算流程.mp4
/ g( u- S7 e2 p' o4 o X│ 4-3卷积层计算参数.mp43 I# ?+ \9 i, I2 a
│ 4-4池化层操作.mp4* w# M3 q0 U A' `8 ~
│ 4-5卷积网络整体架构.mp4 `$ Y# f, G7 f
│ 4-6经典网络架构.mp4
# j( P# p" a3 h% n- V│ javazx.com3 q Z1 k" {5 }7 y
├─第五章-CNN实战与验证码识别
; F% k, V, U' s* N: l& T4 R│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
% W% G7 b" Q6 a4 W/ S& z" a│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4
5 {8 I$ ~& y8 C; n; L- h) [│ 5-3卷积与池化操作.mp4& M* z! G* u5 y$ m
│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4
/ \) @+ R0 Y8 s! S6 U2 Z/ `│ 5-5完成迭代训练.mp4
. h+ r# h2 U% G( m│ 5-6验证码识别概述.mp4- e5 T" ~9 g; V4 H I- P
│ 5-7验证码识别流程.mp4/ w z" M8 C. I# s0 R% y
│ 验证码案例.zip# `! J2 \( m8 d. n5 b
│ / w# N# _, }' q g! `
├─第六章-自然语言处理-word2vec8 l) ~9 n$ N: _ O$ C
│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4
& |6 ~4 K* }5 z* B" e│ 6-2语言模型.mp4
6 D: b6 q G) ?6 f) [" M$ Q, x/ B$ g3 o│ 6-3神经网络模型.mp4% S. f8 R! I6 O9 i( E
│ 6-4CBOW模型.mp4
) v0 w& C- g" d$ M7 l4 ^+ @│ 6-5参数更新.mp4# Z( j5 q( ^, |& v! `2 W3 N
│ 6-6负采样模型.mp49 |5 z% E3 X5 Z% J7 Q5 |7 H
│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4, c# ]2 O7 r0 f
│ # ~; |* @6 n; z% |. {2 b
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
% C( t4 t2 S) E6 K│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp43 Y; S& L. ]" {# |
│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4
4 d5 M r/ ]: h& I# L, S│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
% g# Z# @4 x( x$ N% h& L$ L9 p│ 7-4tfidf原理.mp4
' z# o" R( O s. C+ |- a S6 p│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
. v. B. f" a0 M( W' \: G│ 7-6GAN网络结构定义.mp4! X2 @$ J0 S S) t! L- V! G
│ 7-7 Gan迭代生成.mp4
5 Z7 V; w( Y9 {" G- ]' u7 Q│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp46 @! P$ m4 c2 t, i" P
│ 7-9DCGAN网络细节.mp4
* e7 H4 ?; R- u9 @: g" W0 K3 c│ " l/ H. Y( i' m
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
, p2 m& s0 A* P- l- M% Q 8-1 RNN网络架构.mp4
" V3 d: Z/ w* N# f# Q 8-2LSTM网络架构.mp4) o" i, \ N& z& I: H0 f
8-3案例：使用LSTM进行情.mp4- ~& J C& [' p; _; W9 c9 Q9 E2 o
8-4情感数据集处理.mp4
3 U! U& [5 @; i2 {# B 8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4$ F1 A0 ^ V! a. x3 F6 m: M" }
8-6趣味网络串讲（数据代.mp4( k/ J4 K" d6 f
8-7课后讨论版.mp4
3 q2 P3 w' d9 q. n- R# D2 |
9 A; H" f" t6 j9 ~- |' q" @' F% b8 J0 z' n! l
g" x3 K7 K' H& c. c5 M* O1 V |
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
