【A0495】[java视频教程]深度学习30天系统实训【完整版】视频教程 it教程

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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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$ B7 ?. n, M, A4 }% q8 |Java视频教程详情描述：
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
6 P0 K5 C  h  h  V
Java视频教程目录：
├─第一章
│      1-1课程概述与环境配置.mp4
│      1-2深度学习与人工智能概述.mp4
│      1-3机器学习常规套路.mp4
│      1-4K近邻与交叉验证.mp4
. u( p# \' X5 y│      1-5得分函数.mp4
- I: x; A( `* k- J  F│      1-6损失函数.mp4
│      1-7softmax分类器.mp4
4 B' J8 z2 f) }5 b! d! g4 r; l1 |/ Z. p│      1-8课后讨论与答疑.mp4
│      神经网络（上课）.pdf
│      
├─第二章
* k: r% C/ h4 j% V. u. J4 E3 Q│      2-1梯度下降原理6
│      2-2学习率的作用)
; }- a1 G+ Z9 G' }, q$ J2 J4 ]# L│      2-3反向传播
│      2-4神经网络基础架构
' n' H* ?! T) {+ r│      2-5神经网络实例演示
* u3 P3 V/ @4 c, s7 @' _│      2-6正则化与激活函数.mp4
│      2-7drop-out.mp4
6 E" N) d, R4 p  x6 G" R- D& I0 u│      2-8课后讨论.mp4
7 E2 e2 K7 r4 D9 D" G; o" j7 X│   
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
│      3-1tensorflow安装.mp4
│      3-2tensorflow基本套路.mp4
3 A1 |6 j# K$ g" u3 }│      3-3tensorflow常用操作.mp4
│      3-4tensorflow实现线性回归.mp4
│      3-5tensorflow实现手写字体.mp4
│      3-6参数初始化.mp4
& N. ?# D8 ^, l+ _5 Q3 P' W│      3-7迭代完成训练.mp4
% s0 K& O4 N* Z  F+ c│      3-8课后讨论.mp4
│      mnist.zip
│   
% T' X& b/ ]: L- q% j" O0 Y6 U. L├─第三次课程代码
│      imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│      tensorflow.pptx
│      tensorflow代码.zip
│      
& S5 i& F* A0 T# g0 _% B├─第四章-卷积神经网络
8 ^2 P% ^; Q0 p. E* B│       4-1卷积体征提取.mp4
│       4-2卷积计算流程.mp4
' G9 s8 B; a. S7 e+ A! a/ r, K, B│       4-3卷积层计算参数.mp4
3 Y: z* Z# U5 g3 o│       4-4池化层操作.mp4
│       4-5卷积网络整体架构.mp4
│       4-6经典网络架构.mp4
│      javazx.com
├─第五章-CNN实战与验证码识别
│      5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
│      5-2使用CNN训练mnist数.mp4
% N- q+ E, u# p) f) h4 O/ P│      5-3卷积与池化操作.mp4
% S: d, o: Y, j# v. a2 i1 {│      5-4定义卷积网络计算流程.mp4
: G: R7 A8 D' g7 V1 U│      5-5完成迭代训练.mp4
/ r- A: f8 }/ ?) t% G│      5-6验证码识别概述.mp4
│      5-7验证码识别流程.mp4
│      验证码案例.zip
& A. i2 J# _; f0 S) `& |1 I* o: U- J! Q│      
├─第六章-自然语言处理-word2vec
; p, Q; R/ y7 i6 Q│      6-1自然语言处理与深度学.mp4
0 w" i, C' e7 @│      6-2语言模型.mp4
│      6-3神经网络模型.mp4
2 ^* e6 O, ]7 J+ b│      6-4CBOW模型.mp4
; m4 ~0 a( n% G6 \│      6-5参数更新.mp4
6 [' a0 c3 @" a+ v% z│      6-6负采样模型.mp4
│      6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
( Z( s0 M+ D' w# V; a- ~│     
, ]$ K2 ~2 v+ n9 e, h/ G1 S├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
│      7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
│      7-2准备word2vec输入数据.mp4
, _" \& x9 \1 ]( W│      7-3使用gensim构建word2.mp4
: n& A4 q8 t. J  `# l│      7-4tfidf原理.mp4
│      7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
3 ^3 r! r. r9 o5 W2 ]+ ]' Z│      7-6GAN网络结构定义.mp4
│      7-7 Gan迭代生成.mp4
│      7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
: s# ?! V) F7 x9 U│      7-9DCGAN网络细节.mp4
( N- W; m# y) Y: o4 X! q' V│      
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
* x) y; F: k/ {- Q       8-1 RNN网络架构.mp4
       8-2LSTM网络架构.mp4
) q6 x0 \, @5 }5 [       8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
  T& I2 D) @! m       8-4情感数据集处理.mp4
       8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
       8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
: d. `" k6 P4 b* F0 g8 g6 Y/ Y( b9 d       8-7课后讨论版.mp4

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