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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
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A0495《深度学习30天系统实训【完整版】视频教程》深度学习30天系统实训【完整版】视频教程5 S: N$ s4 I- v. E5 w
, f' a5 \5 b7 \ a" t6 r5 DJava视频教程目录：
& x! h6 J: c2 q& k- k. r* }* p├─第一章
2 E. _' Q) ?1 A4 g) l. {% e. w% T│ 1-1课程概述与环境配置.mp4' ~6 i3 L6 [) Z" Q& r
│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4
3 a! Q- K" Y; t5 b9 r9 C) y│ 1-3机器学习常规套路.mp4
5 s/ m2 Y4 _. [6 S& F) U# ]│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4
$ |9 K! t; }' F- ~│ 1-5得分函数.mp4
+ A3 G, T: L3 z! O│ 1-6损失函数.mp4: N5 O% t/ J7 ~* ?/ q1 p: W% v
│ 1-7softmax分类器.mp4
/ _9 [% v+ U3 }7 J│ 1-8课后讨论与答疑.mp4
7 Y; R4 Y4 ], P2 D% N ?│ 神经网络（上课）.pdf
$ A& D; W$ N' b4 m3 y│ : }/ o5 _1 x$ j7 l! L# r; K
├─第二章* j% R/ D: R8 T& w
│ 2-1梯度下降原理65 C- ?- |: P4 |2 ^' |
│ 2-2学习率的作用)% {! J) y/ [; r! [- A [
│ 2-3反向传播
9 i! C* q* m. ? E: U│ 2-4神经网络基础架构& `4 }) N: B5 M# ^9 d" T% Z2 h
│ 2-5神经网络实例演示
' g( i+ ?, ^- q+ x C q│ 2-6正则化与激活函数.mp40 w& {* V3 a5 b
│ 2-7drop-out.mp4# O: P7 g1 I9 K. E
│ 2-8课后讨论.mp4
* p0 T @# P9 ^% b& D│
% D7 t2 X4 Q+ c9 L7 B9 I├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
# M4 j( p$ `) x$ J7 N│ 3-1tensorflow安装.mp4
" U" o: M) ~ X+ b n│ 3-2tensorflow基本套路.mp4) Y* k3 s) q1 P- I7 K' N4 Y
│ 3-3tensorflow常用操作.mp4
" H7 c% ?. i( i; B+ c6 e( N│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp4
) @& K K' K. K0 B│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4
% p6 j f( @4 x4 Z& [! w│ 3-6参数初始化.mp4( f: z$ v: t( C1 }0 d
│ 3-7迭代完成训练.mp4 A. X: G3 E, v
│ 3-8课后讨论.mp44 X& }+ B' z6 R0 |5 e. z1 N
│ mnist.zip k# d$ s6 e7 @/ S
│ " a7 o( e% x" c! N: m
├─第三次课程代码
r0 ^9 _- R' A) ~+ n│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat
8 G5 _2 J. G( a│ tensorflow.pptx
! N& f- y) @/ j( Q" U/ M│ tensorflow代码.zip
0 K; n- C, J1 T9 F1 a4 j P9 H7 W│ ) l+ S# X6 Z5 v/ u9 @" Z4 y
├─第四章-卷积神经网络) U1 I9 j, ]( C! l5 w
│ 4-1卷积体征提取.mp4& x. F+ V: @( g
│ 4-2卷积计算流程.mp4
1 _( t- e; K4 m: P; `6 v│ 4-3卷积层计算参数.mp4% I0 m7 {5 g2 v5 H! T" j
│ 4-4池化层操作.mp4
$ B8 ]3 F! B$ I" q6 G│ 4-5卷积网络整体架构.mp4
. E. I' T$ l( W, f# B( n1 Q \0 _│ 4-6经典网络架构.mp4% c! Y, }* w9 @% A+ @/ J: _0 ~9 o
│ javazx.com
# h* i1 X' a( w├─第五章-CNN实战与验证码识别. a! R( h% f' ]* J d6 y, r2 U
│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
+ i6 `3 L; `% Y9 W│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4# b9 v7 A F. S- j' z
│ 5-3卷积与池化操作.mp41 q9 [ u5 U% E
│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4+ Z- l0 A6 v2 k7 ?7 W* w' P2 V5 W
│ 5-5完成迭代训练.mp4' {* P; f( j' [ f/ ?( d; U& s/ C
│ 5-6验证码识别概述.mp4
* H5 n" |' x1 h; T: y│ 5-7验证码识别流程.mp4
t: e7 N3 ^( X4 [5 j" l│ 验证码案例.zip
1 g- {) h1 N; S4 N│
0 {! i/ i* {9 {* t, _3 H├─第六章-自然语言处理-word2vec
5 ?7 X8 _* C3 g$ D( p! N│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4/ N- i N3 f$ I$ b; q
│ 6-2语言模型.mp4) x& [5 r9 U8 ~# }
│ 6-3神经网络模型.mp4
8 ]' j2 ~% E1 j) q& n│ 6-4CBOW模型.mp4
$ Y1 l c- C7 o% @│ 6-5参数更新.mp4) A& u# x* G2 N3 T& P
│ 6-6负采样模型.mp4
& X; V- T! E# }1 o7 E│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
7 h$ y: Y; n4 [/ P% O│ 3 X0 N0 J, B Z' Q
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络' K; P' a: ], r: k, W2 |9 D
│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp42 K# l, W- Q8 s2 e, l
│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4 z6 i$ b/ u% }8 b2 l( E
│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
4 _' g$ W, p/ J+ Y│ 7-4tfidf原理.mp4
' }- B& U# L% t, ]6 ~│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
- W2 m7 \, Y1 G- d) s│ 7-6GAN网络结构定义.mp4
5 y; L4 ]. C4 w% d, \0 Y% }0 o" W+ ?│ 7-7 Gan迭代生成.mp47 e) _3 t2 K9 R: g. W+ `* ]
│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
" a( ~4 j( C, x2 E" c# F│ 7-9DCGAN网络细节.mp4
2 l* _8 F Z2 l2 n; k│
1 g. B: x2 g+ h1 w8 w└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述; L @7 z) b# z" N
8-1 RNN网络架构.mp4
^1 f: O, o; ~! F$ O1 B. G 8-2LSTM网络架构.mp4
. J/ Y8 U7 L3 v6 d2 d1 _0 p 8-3案例：使用LSTM进行情.mp4# P; X2 @/ N9 z& s+ z+ U' ^
8-4情感数据集处理.mp4
3 y0 t0 B Y1 {1 Y7 d' `2 `! T A 8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4: g% [' A1 t; p8 R0 O% [
8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
B3 m2 N2 Q. y( ]5 H. E 8-7课后讨论版.mp4
" m) \+ |$ X, S! Z2 r2 m+ l4 a+ q" H- y: c" x! J9 a
; d3 A$ l) ?- e* y2 L( f
( _3 j. z K e! B e1 Y+ ?, V9 L |
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
