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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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Java视频教程详情描述： 5 c+ { Y, O* I, K0 x2 U8 n
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1 t O h! S( Q4 M0 d2 x& m
( X9 f5 A, h5 G! Q1 s: h; KJava视频教程目录：5 _9 | v# n/ Z& t; i! |
├─第一章
# C) G5 W) g# l" }│ 1-1课程概述与环境配置.mp4
. N' q I7 l0 w+ K4 [' A. H│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4
& ?* O6 j5 S8 h& Q0 v8 g, Q│ 1-3机器学习常规套路.mp47 d. A& c4 `3 W- g$ q& ?: }' @
│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4
$ R. `- q# q+ F' R. x│ 1-5得分函数.mp4- x2 N* a: R$ C* c) w3 [: o7 ~
│ 1-6损失函数.mp4/ h5 ~, S" c3 h( Y ^/ m
│ 1-7softmax分类器.mp4
" |3 x9 d1 U5 ~. V7 d4 }: _│ 1-8课后讨论与答疑.mp4
* A2 [5 r5 m0 l- `│ 神经网络（上课）.pdf
p! {; ~& G+ u) S- y│ $ m/ I' I( h& t) |% r: Q5 e
├─第二章 N8 z0 y! u8 D9 S& O
│ 2-1梯度下降原理6
P. v X, F B, h$ s) E│ 2-2学习率的作用)
& v C; Z1 U2 h/ X│ 2-3反向传播" C5 g; |" ?4 g: l9 S! m
│ 2-4神经网络基础架构1 N1 N) A6 T! u# j% t
│ 2-5神经网络实例演示
* ^5 r* {" t @│ 2-6正则化与激活函数.mp4
. W$ i7 ~, C( F3 m( h6 o, k│ 2-7drop-out.mp4 j8 S. z9 i9 a# i
│ 2-8课后讨论.mp47 _1 N4 G& s' `3 o
│
% Q; q' {# g. D/ L9 E$ [├─第三章-tensorflow训练mnist数据集5 q8 L6 F2 H% J0 B( ~- v
│ 3-1tensorflow安装.mp45 ]5 W# p# F+ B7 @: @7 b" d
│ 3-2tensorflow基本套路.mp4/ V/ c8 P: P, c; m: u$ ^
│ 3-3tensorflow常用操作.mp4* r0 ^6 L2 O) i
│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp40 p6 Z: b7 g- J! W
│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4" T" D* z+ ]+ m* n
│ 3-6参数初始化.mp4! L' f/ A$ s# {% m
│ 3-7迭代完成训练.mp4
* J# O) ^3 R& K- b- ~│ 3-8课后讨论.mp4
( E: H/ l& T( L│ mnist.zip6 o2 U; E2 W( Y! W% L
│
: w; g$ u0 ~+ r ~2 F├─第三次课程代码8 \2 @1 H8 n1 `* `8 N6 N, _+ N4 I5 w5 D" {
│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat
) _4 G( Y% |/ U│ tensorflow.pptx6 ?8 v9 w4 t1 k% l* V5 K! Z" P" @
│ tensorflow代码.zip
5 n" n) E) i+ v/ M, J│ ! I# e% b& L" c. p
├─第四章-卷积神经网络' k# m& c( Z- ^: |# u
│ 4-1卷积体征提取.mp4
3 u1 u. b' R) ?5 k1 A2 ]: B' ^│ 4-2卷积计算流程.mp43 h- A: b7 r. E
│ 4-3卷积层计算参数.mp4- w/ e3 c8 i' u+ I* W6 W
│ 4-4池化层操作.mp4
) r* |3 t7 e) W- J│ 4-5卷积网络整体架构.mp4
& x$ ?+ Q% s. e) O( z0 l& d│ 4-6经典网络架构.mp48 r! M) }* w/ S
│ javazx.com4 u# T$ u2 A0 s' }, @
├─第五章-CNN实战与验证码识别
6 {% {- z" K- n│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
/ x7 \& _& Q& z$ D│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4
. d% y2 s' A% ]) x+ A- V│ 5-3卷积与池化操作.mp43 Q8 W& }* y+ g& f8 E8 }+ r* H
│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp44 k9 X$ Y3 b1 [
│ 5-5完成迭代训练.mp4
: }/ m1 ~5 j' ~* Q2 @5 r│ 5-6验证码识别概述.mp4
' Q+ @) f c: ^ f/ c2 R│ 5-7验证码识别流程.mp4
. [& V$ {9 W% ~1 Z+ {│ 验证码案例.zip
/ f n8 u- B& u2 r8 P5 g│ 5 u" b A7 K9 m v/ v1 H2 v& V! _
├─第六章-自然语言处理-word2vec
1 g& n; X$ U' O( ?( h│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4( K0 H" [/ e8 T9 p& ~/ X# L& ~
│ 6-2语言模型.mp4
% }" Z3 n" m1 a0 A│ 6-3神经网络模型.mp4
/ e( `3 a% i$ g9 l) l$ A│ 6-4CBOW模型.mp4
, N6 J/ d# e# o) X: V. Z│ 6-5参数更新.mp4
" f! A; a5 H0 c, g: q9 _) ]│ 6-6负采样模型.mp4; V9 I3 t, t" N( L1 ]1 x. C
│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4" Z; S1 H8 f I* V. l6 f, e
│ & k( \& y. m" k) }$ e
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
2 \3 e1 K+ a4 g, V' }│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp44 ^2 ?7 {8 u$ ] U/ h
│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4
/ E+ b- `' c; {( S% w' T4 Q2 v, `│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
# c# E8 @5 J7 V: b' k* c: X│ 7-4tfidf原理.mp4
8 j% d3 o7 m" H7 Q│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4, ?: U4 \4 Y- O5 L: K4 F6 V
│ 7-6GAN网络结构定义.mp4
* \3 V! [5 T9 O5 O" m+ p│ 7-7 Gan迭代生成.mp4# m3 U& [+ u8 @6 a$ T% {
│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4& _ U4 f2 g! l/ G7 W, S: h; _! M
│ 7-9DCGAN网络细节.mp4
1 V; i: K! h, _ ^$ O0 {│
" I4 }9 j! I- B0 N% E' U└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述0 d, j: _8 ^* ?2 f- h
8-1 RNN网络架构.mp43 f+ [% P# J3 q+ ~2 ~/ j. S' l! ]9 z
8-2LSTM网络架构.mp49 y3 Z, O) C- r+ S( F
8-3案例：使用LSTM进行情.mp4# G5 o4 s1 E) _) P& i! d
8-4情感数据集处理.mp4# K& S0 p" S: Q3 X0 t9 c9 v% {9 J
8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4' }$ b4 q" V; m# f& w2 ?# z! j$ b
8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
' e% f+ }5 ]5 n1 i) f, o( p+ [! Z 8-7课后讨论版.mp47 B* ]' {% `; Q9 R- }* m. h+ [
' Y4 N# P2 u. ~" K# |6 o
, C" d* E; U4 F6 R! n: g, b9 Y/ L) G9 O& V, f, L9 p' B3 p
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
