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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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年度VIP：使用期限365天
8 J: G' M: c: q5 c0 a5 u; e, B 终身VIP：使用期限永久 p+ L$ c# f& j3 q$ }4 t
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Java视频教程详情描述： 0 F, E: w, b! y) e. u
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- Q8 k3 H! |5 E6 U" o! X W
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Java视频教程目录：
3 j/ m9 T: z/ p% d4 w├─第一章
) K3 j# m- {# x5 V5 S│ 1-1课程概述与环境配置.mp4 P, E2 g. L5 q+ a3 @* h
│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4
; t, j, w+ @( w$ x( r│ 1-3机器学习常规套路.mp4( ~" ?4 n k+ K! s0 U3 J
│ 1-4K近邻与交叉验证.mp48 d2 T, Y$ y. y
│ 1-5得分函数.mp4! x, B* C# Z# P' W8 u0 O, \
│ 1-6损失函数.mp4: m; j y& ^( z2 A$ w2 | o7 d
│ 1-7softmax分类器.mp4
6 c+ b7 `+ C4 G L. |9 _│ 1-8课后讨论与答疑.mp47 b3 S* k. }8 D! j, y& C- L5 i
│ 神经网络（上课）.pdf6 u3 e0 t: W# G
│ " k/ {9 U: Y+ N# h" W& x1 a
├─第二章
( q- B1 C, F3 }! w+ \, W f│ 2-1梯度下降原理6
1 j+ Q$ k; K( R│ 2-2学习率的作用)0 R2 ~" Y& r6 K4 x/ A0 v
│ 2-3反向传播
0 @& P5 Q4 F( V, b9 N% M% e' v3 I│ 2-4神经网络基础架构) V. I" ^ ~7 A, x" p
│ 2-5神经网络实例演示
( f" D% _+ s$ d6 v4 ~) i: I6 {│ 2-6正则化与激活函数.mp4
- v$ \" v& o* o7 K4 H│ 2-7drop-out.mp4! e. X9 e0 X; X
│ 2-8课后讨论.mp4
) I0 \7 }) L8 x1 k│
6 n* K1 C" v4 p* V0 Q6 i& v/ `├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
2 e/ p$ ^7 D. `7 x│ 3-1tensorflow安装.mp4
& ^ r+ B. x! U2 J0 @5 Q5 J i│ 3-2tensorflow基本套路.mp4/ y8 _3 A1 d- x+ w% Y
│ 3-3tensorflow常用操作.mp4" H# C( O0 ?' q2 V. r' ]( i
│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp4
+ m( {& H1 w! D' U0 c9 K│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4" x, d8 L" ]2 M" u8 C( Y
│ 3-6参数初始化.mp4/ O( P# u+ h( k- [4 e
│ 3-7迭代完成训练.mp4
' c G( t+ k% Z1 O│ 3-8课后讨论.mp4( c& Y" j, `% s: J1 Y
│ mnist.zip
, b; }' @# G" F9 [7 t# @( f│
6 n! }* I( c) j5 g& o├─第三次课程代码
I* B9 s. V% f* q, b- J3 j9 L. `│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat
, ]3 H: n0 \6 b7 l) m│ tensorflow.pptx
w7 }4 `- B! |3 z0 v, C) E* ^│ tensorflow代码.zip i- s. ^5 ^+ W" U
│
' J- W, o3 Z; {# h+ y& F├─第四章-卷积神经网络
- h9 Z& a" s I) ^│ 4-1卷积体征提取.mp4
# b1 j5 X4 _. z% h6 k3 `$ ] W, d* ~│ 4-2卷积计算流程.mp40 d9 `0 X3 V' \0 ?% E" ~
│ 4-3卷积层计算参数.mp4
! D, v8 V: H+ c2 K0 M2 x# J4 n│ 4-4池化层操作.mp4) u3 C8 R! g. \. k3 F$ f, ~* L- R
│ 4-5卷积网络整体架构.mp4
* y0 c/ B0 t& V9 b5 k│ 4-6经典网络架构.mp4. M3 v) ~. A- J0 R6 i' w7 H
│ javazx.com5 r5 k `# P3 O6 f
├─第五章-CNN实战与验证码识别! b. H+ |6 E) Y4 ~3 D6 s: j' B
│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
. B4 K- p8 q, d6 [5 C7 h│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4
: E3 I1 j' M5 m* a│ 5-3卷积与池化操作.mp4
* G/ b1 t) }3 [$ G2 n" `│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4
& U6 m# h' B$ i1 o. l" [│ 5-5完成迭代训练.mp4
2 f% s) u, s( K# h0 i; X- W( g& {│ 5-6验证码识别概述.mp4
! `& B9 ^: y! G: p( ~- o+ E; z% w; Y│ 5-7验证码识别流程.mp42 H3 F9 h* Z& V" s: U* G% B, e
│ 验证码案例.zip2 a* ~, R% `" i
│ / Z4 b8 ~0 V- _# E
├─第六章-自然语言处理-word2vec
" V3 o! j) {$ [; h; v│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4
7 a$ S. P( d# ]% F: u+ \9 d│ 6-2语言模型.mp4
$ w/ r2 `- i) [# `$ f7 k│ 6-3神经网络模型.mp4
/ A% b5 m+ r3 E, t│ 6-4CBOW模型.mp4
* R9 K% a! K8 n2 H- g2 p; I$ [│ 6-5参数更新.mp41 m& F: q) i' o
│ 6-6负采样模型.mp4
( z0 {' N9 H! Y# `1 Z│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
- i7 x2 Q+ k8 f5 i│
" i; _7 h+ z* A0 v├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
4 G8 K" C- y) P│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
0 I4 W$ l m. W/ J8 H& ^0 v│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4
' K! k1 Q3 `) y: _6 J: t│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
- Q5 ^6 R& {) n│ 7-4tfidf原理.mp4% v! J& ]; b5 z% {; l
│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
( c; m/ i) i! J* n0 U) W│ 7-6GAN网络结构定义.mp4
) m8 L$ q& b- G+ L* K5 M5 {6 w' t│ 7-7 Gan迭代生成.mp48 D$ c1 t; b# N/ D1 ]. P) D8 p
│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
2 }8 h% O! b0 q│ 7-9DCGAN网络细节.mp4* g9 l$ f, T3 Q9 T. M* X4 e, `, ?
│
# p5 V; U- Z7 Q4 v: w└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述; y0 @' V# M. _
8-1 RNN网络架构.mp4
L k9 p% m5 O# ^/ s- y6 S5 ? 8-2LSTM网络架构.mp4& G) k2 j& L' F9 S5 V8 P0 ?
8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
- _# b `* n i" o9 i+ b 8-4情感数据集处理.mp4% L% f, n" d" x
8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
" b1 c8 s5 f# _1 p! ? 8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
, L4 H, Z/ I$ U/ |5 ^( h9 B 8-7课后讨论版.mp4$ v1 h5 n3 S, f
$ Y ^6 a, A. O$ Q4 @8 y
3 |) a/ r# E* O& }- \" D! b$ X# R! z0 d7 K n+ k1 E
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
