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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! b6 `1 i- o6 @( \
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3 B1 R. z% A# @8 ]4 s+ D3 uJava视频教程目录：5 z) m. H/ R$ q" g8 ^
├─第一章" G; ]; |: G- o: o X
│ 1-1课程概述与环境配置.mp4$ c$ |/ W* N; z6 c$ K( Z# G1 \
│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4
8 Z$ ]6 V) |3 \ C│ 1-3机器学习常规套路.mp4
6 O9 q/ B' p p. x6 f│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4* u0 |& p" X3 x
│ 1-5得分函数.mp43 D9 A3 K( z; @) g, e! {! F* D J8 H5 i
│ 1-6损失函数.mp4
. d ~: n" W1 x- [5 p$ B3 [; C│ 1-7softmax分类器.mp46 {- {2 y( z' X, F: f: Q
│ 1-8课后讨论与答疑.mp4
6 {1 e% Y m) \. _( z0 `% u6 c│ 神经网络（上课）.pdf
6 v" @; S& v5 A5 u6 H& g│
) J4 ^% `5 I$ |3 F$ b├─第二章2 L$ E: X8 Z" |2 {
│ 2-1梯度下降原理6
) `6 O) T2 _ f3 q% m│ 2-2学习率的作用)3 }) ?7 f) O9 t
│ 2-3反向传播6 N* P+ t, y) b. I
│ 2-4神经网络基础架构
; W% N; Q6 Y. f1 B1 \5 A% |; c│ 2-5神经网络实例演示
, q( w, R) N! y0 l9 q: L│ 2-6正则化与激活函数.mp4
+ s5 O& Y2 n, ^) b( q│ 2-7drop-out.mp4
8 M) R7 P' n6 q7 ~; z/ x! t- I$ ~│ 2-8课后讨论.mp4
$ C! V/ Q% w4 m│
1 j, T2 B, j- t1 n% v! p5 F( F├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
% \8 q8 S+ Z1 O; ^│ 3-1tensorflow安装.mp4
6 b1 f/ O; A3 `. H! ^. h│ 3-2tensorflow基本套路.mp4
9 K- b5 U2 L# @( t' X# V# W ^│ 3-3tensorflow常用操作.mp4! d$ Z* B6 r+ a/ }7 j7 h
│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp4
9 i7 N" O6 Y+ m│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4/ _: M; q8 J/ R8 T, i$ a/ ^
│ 3-6参数初始化.mp4
- I( U9 z3 m$ j% ^$ S│ 3-7迭代完成训练.mp4
9 q! t; B/ X5 G, y2 l8 m│ 3-8课后讨论.mp4( ?! k3 U$ G4 n: z9 R
│ mnist.zip6 t: [. ?; P0 L7 _7 g
│ # i* @% w- ]6 h% d& K; ^. j
├─第三次课程代码1 y7 _: K$ m- S+ c `
│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat% n e2 h$ X) Z! ?, L4 m& M
│ tensorflow.pptx: \' t6 A$ ?- L) V6 w% f
│ tensorflow代码.zip# ], ~4 D0 v- G2 Z( L( X
│
" b( j e2 E, u. F \├─第四章-卷积神经网络
+ h3 O' ~4 X9 T4 ^# t- [$ f│ 4-1卷积体征提取.mp4 C: K8 Q# k# D! d4 {# @
│ 4-2卷积计算流程.mp4
2 W% |: d7 x5 M. r4 [" m( T│ 4-3卷积层计算参数.mp40 y. W7 X# o# u* ]
│ 4-4池化层操作.mp4% M, F+ f. r, y' Y
│ 4-5卷积网络整体架构.mp4! m/ l2 m2 v# [' J4 q% R
│ 4-6经典网络架构.mp4
. I3 u2 w8 q% n│ javazx.com% [: q! o( \$ _. C
├─第五章-CNN实战与验证码识别 ^) r8 T- I4 r8 @4 L
│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
. ~ e8 V2 X- O# n D. G│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4
7 @4 ^ e% |% ^5 _+ [: |│ 5-3卷积与池化操作.mp48 N1 c$ q: A9 e
│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4/ y2 ^1 z8 V6 f; {) I- {4 o
│ 5-5完成迭代训练.mp4
. G- F0 t! @. K( U│ 5-6验证码识别概述.mp4) l* S9 n* o+ ~3 \1 C [6 w
│ 5-7验证码识别流程.mp49 J' w/ F X1 P- v L1 n
│ 验证码案例.zip4 o: W% A1 T" `6 ^/ K/ b* j4 p- f8 }% _, w
│
% S+ U" z) H `; a├─第六章-自然语言处理-word2vec
3 I- A8 ?, I2 H% b9 N, Z" g) O, \│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4% d0 t E1 h4 b# O2 A) a
│ 6-2语言模型.mp4
4 p( M4 t1 I8 q- o' y│ 6-3神经网络模型.mp4
8 a, d4 S T( `, \& g, w│ 6-4CBOW模型.mp4
* {# v# Y7 Y: e$ Y$ z2 t9 [2 v│ 6-5参数更新.mp4/ m! R9 V) d7 |8 o
│ 6-6负采样模型.mp4
9 ?9 E8 k. g* i3 s! R" I3 u│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
4 u/ L* Y! z3 W2 a; C' i* l│ : |' Z2 s, ^0 y9 H$ z) l8 X
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络1 l1 R6 X9 S( L& a# \1 j* b& Z
│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
3 Y% P _) V& ?6 Y& \& e: j│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4% O( g1 d2 H+ k* D
│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
( v# n. A) U }& E; {$ x6 |│ 7-4tfidf原理.mp4
% n& m6 o7 _# l) G, q$ W3 q8 J│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp47 s9 i7 I; ~2 C) a% R
│ 7-6GAN网络结构定义.mp45 ^9 X) a2 `0 c& Y6 u8 g' z; L2 D4 W
│ 7-7 Gan迭代生成.mp4) c/ ^" e; b7 m$ a4 v2 P2 P) S
│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp48 y, x2 W4 _0 X) D' y
│ 7-9DCGAN网络细节.mp46 ]2 @6 f! J0 T, C. Q9 l
│
1 ^4 c/ Z/ L/ ]- a; w9 \└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述. K- P4 X/ b8 z
8-1 RNN网络架构.mp4
2 \* q3 A! N& S) X" y% m# x h! } 8-2LSTM网络架构.mp4& _: q# n% Q- D7 v6 k
8-3案例：使用LSTM进行情.mp4& J* [ u, ?7 G0 j6 S6 u
8-4情感数据集处理.mp43 v! e) M/ }: k( c, R1 E, `
8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4# m: Z2 D9 ~& w' n( e
8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
& l2 ?# Z" {% @9 |! d5 |% I& @ 8-7课后讨论版.mp4
7 ]- p7 Y+ H( { `, B$ q: _$ `' v" ?( y* k, m
7 Z: e8 ~0 s' ~/ F& p) z9 Z" X$ d& q7 Y& r/ c: C
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
