【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：
& V2 X& t3 C7 M5 y' p% A; ?/ dA0495《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

Java视频教程目录：
( O  ]; ^( {7 i& C" w5 p├─第一章
% Q# ^6 s) _- x9 ^# i6 {│      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
+ h9 q0 V/ [$ F2 ^" T6 w1 q│      1-3机器学习常规套路.mp4
│      1-4K近邻与交叉验证.mp4
) |# }1 l! U* F; I- q3 D- H7 M2 U│      1-5得分函数.mp4
│      1-6损失函数.mp4
│      1-7softmax分类器.mp4
6 P! D0 q; Q0 \: F5 z│      1-8课后讨论与答疑.mp4
) P! g7 {' r7 P0 m, O& P$ ]│      神经网络（上课）.pdf
6 \+ i# `, O! o+ L/ W: _% m; z8 i4 i│      
├─第二章
│      2-1梯度下降原理6
9 `% |8 L# X6 O$ u7 m│      2-2学习率的作用)
│      2-3反向传播
  n# i" s% S4 c- V9 P: x: L/ k* r6 I│      2-4神经网络基础架构
│      2-5神经网络实例演示
) G2 ^. U) [" h* f│      2-6正则化与激活函数.mp4
│      2-7drop-out.mp4
6 C7 m& S9 ]( P& x4 w│      2-8课后讨论.mp4
│   
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
│      3-1tensorflow安装.mp4
│      3-2tensorflow基本套路.mp4
0 x- x, n; B! e. S8 p# M' V& |; P│      3-3tensorflow常用操作.mp4
│      3-4tensorflow实现线性回归.mp4
│      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
1 a* i) S) T: J│      mnist.zip
│   
├─第三次课程代码
0 w  K' X4 @7 M2 [% @│      imagenet-vgg-verydeep-19.mat
, h& x% s$ g0 F% Q: r. v: p│      tensorflow.pptx
│      tensorflow代码.zip
│      
) Y/ w7 e8 L9 j  d9 w├─第四章-卷积神经网络
/ f% |$ Q7 q' x# Z0 z) R│       4-1卷积体征提取.mp4
8 M& W' Z4 D) L  u4 e│       4-2卷积计算流程.mp4
9 C4 o. l% b+ Y) C$ [4 T7 U. i# e│       4-3卷积层计算参数.mp4
│       4-4池化层操作.mp4
: L) W2 u# y  @# k9 u$ c, t" Z( L│       4-5卷积网络整体架构.mp4
│       4-6经典网络架构.mp4
│      javazx.com
0 D) Y- |1 X1 @$ @; V├─第五章-CNN实战与验证码识别
│      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
4 f( G  Q( s! B│      5-3卷积与池化操作.mp4
│      5-4定义卷积网络计算流程.mp4
│      5-5完成迭代训练.mp4
│      5-6验证码识别概述.mp4
* l8 q9 [; R7 ^, o│      5-7验证码识别流程.mp4
: U3 n& [# W, T# f9 Y│      验证码案例.zip
) P8 P! d: S( Q6 \% e" Q│      
2 l1 h8 @; T. F├─第六章-自然语言处理-word2vec
! r! y& x+ P- L6 @/ v" b( c% c6 j/ I│      6-1自然语言处理与深度学.mp4
│      6-2语言模型.mp4
" i6 P9 s3 `" t5 u7 n│      6-3神经网络模型.mp4
; B! E% y7 M! {! r/ j: \│      6-4CBOW模型.mp4
│      6-5参数更新.mp4
│      6-6负采样模型.mp4
  Z) d, k* o  @2 q│      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
! T) s# e4 Q6 l. i3 P│      7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
9 u0 ^7 r: g' V│      7-2准备word2vec输入数据.mp4
) ~5 s1 G0 a  g' I7 z│      7-3使用gensim构建word2.mp4
│      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
│      7-6GAN网络结构定义.mp4
  I+ f# ?; a. g! R' E│      7-7 Gan迭代生成.mp4
% x+ T+ `$ _9 x' O│      7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
: p% ?1 z5 X6 Y6 g- F9 M│      7-9DCGAN网络细节.mp4
9 B4 U' Q  _% W% y4 I│      
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
: }. W/ q: h8 s       8-1 RNN网络架构.mp4
: i; z# b8 U3 y) o2 O- _       8-2LSTM网络架构.mp4
9 `9 J$ A% `* ?3 j5 U* z) {7 b       8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
/ b. o, ^: M4 L$ _) f       8-4情感数据集处理.mp4
       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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