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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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VIP说明： 月度VIP：使用期限30天8 I4 x& | V2 Y
年度VIP：使用期限365天
5 W& F' d) F, R | 终身VIP：使用期限永久
6 c) G$ A$ E! `1 ~5 a8 [% t6 H3 i/ J* R
Java视频教程详情描述： " T; V" Q! Y6 E* n8 l9 A9 t
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; [2 A0 r. T( W1 j8 w
: P2 Y# a; t( m& w! p7 a8 ]
Java视频教程目录：
, v4 q0 y/ k6 ~6 i2 X7 E├─第一章
: d2 a ?3 P- ?3 ]9 f│ 1-1课程概述与环境配置.mp4( n7 V t! Q$ I# p
│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4/ Y9 C$ l" g. ^5 p$ j2 G6 e
│ 1-3机器学习常规套路.mp4
$ x' h f3 [( l( U# \* W% r6 _0 E( k. r│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4) p d, t" x, X
│ 1-5得分函数.mp4
6 _ D/ B5 |! O" A. T│ 1-6损失函数.mp4
- @# Z. d' W/ @" L8 L9 \│ 1-7softmax分类器.mp4$ b* |* O/ F* p! r
│ 1-8课后讨论与答疑.mp4
" h0 D# g" }$ P+ Q2 h% a│ 神经网络（上课）.pdf
* Y- j) b$ e. n! G+ r a) u( t% I│ $ C! m0 N" D" [7 r, i3 J$ W3 H; j
├─第二章
' D7 {" D* I# X1 Y$ g* a9 m│ 2-1梯度下降原理60 a. c6 w- T0 X
│ 2-2学习率的作用)
$ x1 ]+ f; F3 f4 q! r- T2 m& s│ 2-3反向传播, B3 e! |3 O$ Q; ~ V
│ 2-4神经网络基础架构
0 o9 @1 U' \# x& U4 q│ 2-5神经网络实例演示9 f' [& [9 Z" L' z* \& t
│ 2-6正则化与激活函数.mp4
2 w4 ], A& X6 c0 z% L│ 2-7drop-out.mp4
. W7 P6 q; } S: y│ 2-8课后讨论.mp40 M$ O9 e6 D. V) q
│ & D7 e: v2 ~+ ~+ ]
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集% w5 F3 C: o, o9 V
│ 3-1tensorflow安装.mp40 R" L1 u7 I% a4 c+ V
│ 3-2tensorflow基本套路.mp43 Z' K, L2 f2 K$ L" m# J# ]
│ 3-3tensorflow常用操作.mp4 h2 l- g' G, q( P
│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp4
! Y' y+ n% y. `1 `│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4 k* ?0 \) J$ h$ V
│ 3-6参数初始化.mp4; f- @9 G F# @& f% g! f
│ 3-7迭代完成训练.mp4$ L! g, ~+ i& I/ w8 X, k! W$ n
│ 3-8课后讨论.mp4; B: \/ a1 u7 [( D3 I/ T
│ mnist.zip
; f, g3 A& ^0 D, K│ ) h1 `; i1 X/ c% U+ ^# W$ u& E
├─第三次课程代码
: ^/ W* D# ?( C/ B$ {│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat% ]6 t6 x1 A( j4 @( z' K+ w6 o
│ tensorflow.pptx
7 e, C8 d- R8 @$ K│ tensorflow代码.zip) r2 i3 d1 h0 J& U0 M' J8 z& Q; {0 C
│
- E* T6 e+ k y# F; \( N├─第四章-卷积神经网络2 I) O1 N0 v5 x, a. Y2 z; u
│ 4-1卷积体征提取.mp4: u( G8 Q4 l$ N' `( c
│ 4-2卷积计算流程.mp4
/ w. m" P7 \; [4 D. y6 |│ 4-3卷积层计算参数.mp4
$ J/ F1 I* Z+ Z) {* U│ 4-4池化层操作.mp46 @) m1 l0 t: O5 p8 p
│ 4-5卷积网络整体架构.mp4
9 t# C# v6 M& u2 E& ^│ 4-6经典网络架构.mp4# z: l" q6 ~$ a2 y2 J7 z
│ javazx.com2 ~& A- X5 v2 W( b
├─第五章-CNN实战与验证码识别
5 t3 }' y9 b3 b" o/ `+ D│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp40 {. Q4 B c$ o6 {! M1 {# o
│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4/ ^& v4 f z2 n$ a4 \
│ 5-3卷积与池化操作.mp4
/ U% }5 M7 ]. S! S# X│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4: {7 m: v8 s5 n( u" W0 l
│ 5-5完成迭代训练.mp4
5 G6 F- n/ k0 Z. ?# N│ 5-6验证码识别概述.mp4
8 M) N3 Y" |# m2 d│ 5-7验证码识别流程.mp4
: d ^! j: x0 j- q- F2 Q) f) Y8 b│ 验证码案例.zip0 ~" C$ D! S$ ~3 C0 D
│
$ y! Z; `+ t3 A├─第六章-自然语言处理-word2vec8 M1 J3 i9 |, Q! [
│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4
' a8 b2 N7 J, Z G' n8 K│ 6-2语言模型.mp4
/ w3 u$ f7 z# m│ 6-3神经网络模型.mp49 ?) j0 e! ?, M# a" Z. |/ p' r; W
│ 6-4CBOW模型.mp44 ~5 ^+ O) k* W8 h# Z
│ 6-5参数更新.mp4
, |$ w ]* e, j5 E4 X& Y│ 6-6负采样模型.mp42 e' x* x1 A2 U
│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4! t7 Q" k6 B8 I$ q2 e2 E7 c1 X: _
│ 7 {1 \! j! l3 P! l* g Q
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
7 U0 I: L/ c4 [0 O1 ^│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
/ P. W0 E- t: a/ X0 e& ]│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4 |% s6 v# O* P7 y8 B
│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
& J% t4 c; K/ g9 ]+ c│ 7-4tfidf原理.mp4
- J, k. ]% n' o│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4. T3 y! U+ e \2 H8 \
│ 7-6GAN网络结构定义.mp4
/ P3 E ]. E8 M9 V) { h4 a J│ 7-7 Gan迭代生成.mp4- B% ?' f. P3 W& i `
│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp44 n+ b* D+ D. j3 z3 L
│ 7-9DCGAN网络细节.mp42 f$ `$ o; ^# h# S) O
│ 2 o0 ^' R3 ~5 h9 J2 L" P
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
. N+ U# a. B( m 8-1 RNN网络架构.mp4
- m* W w! P: B2 T; D 8-2LSTM网络架构.mp4% e) I" B1 q8 d. _
8-3案例：使用LSTM进行情.mp4. _- d0 L, S- W3 y& C$ J. j0 F' [
8-4情感数据集处理.mp4
) ^# t# o$ U/ ] 8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
$ S$ r( C3 c0 n6 K! l3 X2 Z& K 8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
3 ~; S0 f& l* `% f 8-7课后讨论版.mp4' O% j3 J. o1 d: t+ ]
]: K2 F% R$ h+ m; F
) R6 G+ b9 \; o* w/ p3 w4 O$ b9 @+ C {1 v6 @$ d0 }
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
