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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' b1 J0 G3 e/ W$ L% a1 y
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Java视频教程详情描述：
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i) K f0 K6 w$ C' V% wJava视频教程目录：+ E5 H& [5 Q1 l0 b: \! }
├─第一章- B2 T5 w4 H% v( y
│ 1-1课程概述与环境配置.mp4
# L6 ?* a# \9 ]4 G1 S│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4
. I$ g$ y" o* H1 ~: z│ 1-3机器学习常规套路.mp4
/ j$ ]" F5 J- ~3 H5 T│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4/ z) D; T1 U' Q t; m& b/ X
│ 1-5得分函数.mp4% O6 F' n, N6 b
│ 1-6损失函数.mp4. y' W# f; S4 L
│ 1-7softmax分类器.mp4
# g8 y. |" t+ @9 p! I│ 1-8课后讨论与答疑.mp41 f! x/ `, p J9 e' h+ t
│ 神经网络（上课）.pdf% I- ?0 r0 G: M; L! a
│ 9 x u9 u" E' q' U/ W
├─第二章; m! {; `/ K# O( J
│ 2-1梯度下降原理6
$ D+ ]$ u: ]+ Y: ^: h│ 2-2学习率的作用)% X |5 v' O6 ^
│ 2-3反向传播$ L! [5 X9 S5 m4 x3 a( V
│ 2-4神经网络基础架构
' I5 \+ |* \+ U. ? n: H│ 2-5神经网络实例演示
& j: _/ `0 J* ^3 ]│ 2-6正则化与激活函数.mp4
* Y9 d5 }/ o9 W- J3 x3 m│ 2-7drop-out.mp4* |" {* b6 i) R- n* Z6 w
│ 2-8课后讨论.mp4
5 }% t- z% m* `' l' i6 R# j│
8 g' Y7 c3 p1 B3 g N2 a! ]├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
# N) f& M, o1 M e8 h6 e* a8 o│ 3-1tensorflow安装.mp4: [( f: \" O* L8 l% r9 p8 ?& T' N1 |
│ 3-2tensorflow基本套路.mp4
1 S4 l+ Q$ H+ [5 N9 `' Y {│ 3-3tensorflow常用操作.mp4
: h: ^- }1 Z9 Z│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp49 y( y4 n/ A/ p( O8 I
│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4! J% O7 D9 C2 e& l6 j* I# n
│ 3-6参数初始化.mp4
% c/ ]. R8 Y2 z) V│ 3-7迭代完成训练.mp4
3 Q4 m+ k: p* u) ?│ 3-8课后讨论.mp49 J7 z$ B0 S3 j, N! k4 v/ @
│ mnist.zip
4 K% b1 C' s3 v7 ~6 T- Q) b; d, {│
- A. _/ o/ J, N1 x: b9 S├─第三次课程代码
) @% T0 A0 x6 B│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat( a. Z6 d; c# o2 @2 v
│ tensorflow.pptx
5 s- e N* s: m│ tensorflow代码.zip( ~+ z. w1 K. a& E2 [# Y7 d
│
1 p2 J- A9 w* q+ Z! k K├─第四章-卷积神经网络
9 U i& N# O$ j: D* y) c* l0 U r. w5 L│ 4-1卷积体征提取.mp47 u' Z8 ]3 i3 A) a" W: ]" j9 T6 R
│ 4-2卷积计算流程.mp42 L0 r5 j N+ t
│ 4-3卷积层计算参数.mp4
, [5 Y) ?( y* d" y4 ^│ 4-4池化层操作.mp4
# |% d. ?8 ?8 ~# v r W3 B│ 4-5卷积网络整体架构.mp4
4 t. L2 i: y4 g) B│ 4-6经典网络架构.mp4
9 V% d3 [ Q+ z" e9 a│ javazx.com
2 e+ b; U; N+ ?3 n, { g( W# ?├─第五章-CNN实战与验证码识别, e+ e' U! j; E* Q @( ^" L* o
│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp42 O1 K( r" I- S, Z2 M6 p; s2 ~6 |
│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4
- h R1 ]( D' b% r│ 5-3卷积与池化操作.mp4
1 Z- D) M& Z* I" X9 R8 u│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4
* M& ?( s- K0 E' H) q/ @1 `) C2 _│ 5-5完成迭代训练.mp48 B6 g& P# D7 E' k3 u# h+ `
│ 5-6验证码识别概述.mp4+ F0 f* d( D. v% }4 u- ~
│ 5-7验证码识别流程.mp4
! d4 g0 u1 m. m% ?│ 验证码案例.zip6 C5 I5 S$ c8 Y, d% A
│ * k" {1 N7 b5 X$ x- ^% `$ V
├─第六章-自然语言处理-word2vec' D7 T5 ^0 T7 N! M* ?# R; T
│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4
" D7 o# z' Q0 a│ 6-2语言模型.mp49 h5 D) A+ Y+ }) _3 i/ g( i' N
│ 6-3神经网络模型.mp4- X' E/ t3 c3 X
│ 6-4CBOW模型.mp4
) R' l0 d r- ^│ 6-5参数更新.mp45 ?* c) N5 e; L, [
│ 6-6负采样模型.mp4
7 o0 T4 b' X( h) ^8 e4 x│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
' \0 s# j+ p6 A" f6 n9 N9 L3 |( X│ 1 B. d% h- X3 [) o8 Y. _& V
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络5 U5 A, u8 l' [
│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
: k2 f8 d o. |9 z│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4
0 B9 X( [7 M5 ?. M│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
, n6 D" {! x7 L│ 7-4tfidf原理.mp4# b5 a; B- C7 n7 c; J7 B/ W7 F7 ^
│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4/ f* f* X+ H, E7 O; [! K
│ 7-6GAN网络结构定义.mp4) q' K9 n4 f: z1 l9 S/ |1 Z0 h
│ 7-7 Gan迭代生成.mp4
9 D+ N4 S& s8 r│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4- P7 L* |4 o/ L7 G1 c$ b1 e
│ 7-9DCGAN网络细节.mp44 D8 K- l4 h+ U0 q( Y$ N e. I
│ 7 |! Z, B' p7 K, u$ i
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述 W8 H: e2 }& ?
8-1 RNN网络架构.mp4
- e! V: ~3 v9 }! S 8-2LSTM网络架构.mp4
8 l! C1 q! i$ W( `/ o+ ] 8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
- I& d# o9 T5 c" L! d* x 8-4情感数据集处理.mp44 @ ^# Q) ]& Y$ @: ]1 v$ V
8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4; Z2 r: k$ @: `/ |
8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
+ S% P4 L$ j; F' N( u 8-7课后讨论版.mp4
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) l: Q, _, `- c: j: r8 i- Z
- `+ O7 l1 d# Y& ~& r- x& N& `+ m) b5 u
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
