【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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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
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Java视频教程目录：
├─第一章
3 j2 N* H0 H- r" u1 p  C│      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
│      1-5得分函数.mp4
│      1-6损失函数.mp4
│      1-7softmax分类器.mp4
! ^, s! ?3 u6 c+ R( }! V│      1-8课后讨论与答疑.mp4
0 C5 H1 P- W% [: n  W1 `* i│      神经网络（上课）.pdf
│      
├─第二章
- S& x( K& j' M! w7 l│      2-1梯度下降原理6
│      2-2学习率的作用)
│      2-3反向传播
│      2-4神经网络基础架构
│      2-5神经网络实例演示
0 z6 _7 J/ @( l1 j2 h│      2-6正则化与激活函数.mp4
│      2-7drop-out.mp4
│      2-8课后讨论.mp4
0 C: k  A) f2 ]│   
& w( n% Y6 g% m& \0 V( u. R├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
2 k) X; e$ K! s& F6 f5 r* B│      3-1tensorflow安装.mp4
/ e: \% Y' J7 W( f1 R& _$ e│      3-2tensorflow基本套路.mp4
; |; [4 V0 i, d2 p8 s% O│      3-3tensorflow常用操作.mp4
1 P8 {: H* |: y) T* J│      3-4tensorflow实现线性回归.mp4
% t  Z4 ^2 I! X' R9 [+ h│      3-5tensorflow实现手写字体.mp4
│      3-6参数初始化.mp4
│      3-7迭代完成训练.mp4
│      3-8课后讨论.mp4
│      mnist.zip
│   
2 [' D: x# J9 f6 n5 b├─第三次课程代码
│      imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│      tensorflow.pptx
# ?3 p9 i% n8 z│      tensorflow代码.zip
│      
3 k( ?3 Y: A, ?. ]├─第四章-卷积神经网络
│       4-1卷积体征提取.mp4
* [5 c4 H* T2 A: Q│       4-2卷积计算流程.mp4
: [+ O# H# k/ `7 k. f0 C+ t│       4-3卷积层计算参数.mp4
│       4-4池化层操作.mp4
" Z: j2 X- G3 ]7 t$ t, l+ ?│       4-5卷积网络整体架构.mp4
│       4-6经典网络架构.mp4
! K3 i" t# m0 K│      javazx.com
- X  w" o  q' M) i├─第五章-CNN实战与验证码识别
1 t. w) l' S2 Q! n' f: |) b& J│      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
│      5-3卷积与池化操作.mp4
* ^) @& }$ u% |7 l6 R│      5-4定义卷积网络计算流程.mp4
0 s  W3 e6 ^: y5 C+ ~3 f│      5-5完成迭代训练.mp4
│      5-6验证码识别概述.mp4
│      5-7验证码识别流程.mp4
  \3 \/ K- n6 [( H* P$ m7 l│      验证码案例.zip
4 |" g+ d2 M: |* N- p│      
├─第六章-自然语言处理-word2vec
8 z2 B/ n$ v% t6 F0 ?4 K9 b" o6 B* m│      6-1自然语言处理与深度学.mp4
│      6-2语言模型.mp4
& C" O) Q0 `& M2 A% \│      6-3神经网络模型.mp4
│      6-4CBOW模型.mp4
8 O) G2 J  G$ w" V: n, f* |5 m+ b│      6-5参数更新.mp4
; ]  E+ f0 b5 r+ u0 h/ V3 P│      6-6负采样模型.mp4
( E2 t6 q& o5 d! {$ J  E8 d│      6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
│     
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
. S6 c8 F& u' E% o% n│      7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
│      7-2准备word2vec输入数据.mp4
│      7-3使用gensim构建word2.mp4
8 S" D7 A1 z3 D; I7 a& M│      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
) N& W+ ~( H0 Y6 j6 t│      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
! v" L& M5 s. x$ i# N3 r5 K│      7-9DCGAN网络细节.mp4
│      
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
       8-1 RNN网络架构.mp4
9 c5 y' p! e. A# A       8-2LSTM网络架构.mp4
* [- Y4 ?, @) G, V  M$ W       8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
       8-4情感数据集处理.mp4
- o9 _1 L0 K, t! ^( p8 k       8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
       8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
       8-7课后讨论版.mp4



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