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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：
2 c. ?- b9 S3 H$ iA0495《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* j$ O$ Q9 R, u3 i7 k% f6 z
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Java视频教程目录：5 `6 D# P3 _3 d
├─第一章) g' q: N# `( v- A& I
│ 1-1课程概述与环境配置.mp42 O8 H h5 K8 K9 ?8 `/ ^
│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp41 R, c i" l9 T, N3 @
│ 1-3机器学习常规套路.mp4& m' N) z: Y! l6 \5 A$ C7 I
│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4/ p' T* O! p0 b' | A
│ 1-5得分函数.mp4+ S$ N: q" u( X
│ 1-6损失函数.mp4
8 C( I& u( B) G% f. i# y│ 1-7softmax分类器.mp4: v& B1 m! z$ c& S, o5 @
│ 1-8课后讨论与答疑.mp4
: O5 Q" T1 D0 S6 x│ 神经网络（上课）.pdf, p, M! @4 z- c+ T1 |
│
# v1 x g% S" x3 h5 \3 s8 P├─第二章! ?: R! e9 k* m9 I9 s* X& b
│ 2-1梯度下降原理6
$ i: D W, M0 j' b! S/ x+ H│ 2-2学习率的作用)
' {: C0 R) D# s6 G│ 2-3反向传播
% M4 ]0 m6 J- k+ n( p+ m# U- a│ 2-4神经网络基础架构
4 U7 c( \: F2 J2 f5 T4 R│ 2-5神经网络实例演示; A/ s( v, E/ Q2 @) ]4 s
│ 2-6正则化与激活函数.mp4
* e* X8 ~8 n, A. }! T5 `/ d; }( A9 J│ 2-7drop-out.mp4
u/ m) \2 V- o% d& p2 F│ 2-8课后讨论.mp4
5 |0 O' x/ ]$ H2 o. ?7 d│
* x! g3 j) f5 J/ C/ P6 ?# L4 W! W$ D├─第三章-tensorflow训练mnist数据集" B& F/ m: c! z2 m4 m) o
│ 3-1tensorflow安装.mp44 o2 H& y& ]4 V& Y
│ 3-2tensorflow基本套路.mp4
; U# k4 D4 H6 c" T+ I│ 3-3tensorflow常用操作.mp4
' ?* W5 `6 X1 u. O/ R│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp48 O2 [/ m$ M' o1 h I
│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp44 x7 Y& r2 u' P+ g
│ 3-6参数初始化.mp46 \9 t, z' O7 H; z: |
│ 3-7迭代完成训练.mp4: K* ~* j3 k, P1 \; A) o0 E& y7 s
│ 3-8课后讨论.mp40 G$ }1 x: y0 d
│ mnist.zip) M% y. M7 l- `6 i
│ ; N8 _, H) z$ |' u$ N9 D
├─第三次课程代码# B' D2 T1 X, e0 q
│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat0 ?: J4 A8 {' }5 q( X
│ tensorflow.pptx
- Z' ~% N0 @* ^( T ` P3 q│ tensorflow代码.zip) ?; O' c- C' e! A) f4 H
│
( h1 z7 {* p& M├─第四章-卷积神经网络! ^& }1 c2 a. x. A8 _! \! X0 b$ J& K
│ 4-1卷积体征提取.mp4! w# |' K$ P8 u( f3 P: f
│ 4-2卷积计算流程.mp4
( {* v( H; c& r. D/ }/ d│ 4-3卷积层计算参数.mp45 C4 @9 F. M0 {/ i
│ 4-4池化层操作.mp4
. j4 i5 X) Z, X8 ^1 r8 \│ 4-5卷积网络整体架构.mp4$ N& K }" f, W
│ 4-6经典网络架构.mp4
! x7 j" i- A: {) z' a D# }│ javazx.com
$ Q! b* u2 X6 ]3 H4 G: O0 b├─第五章-CNN实战与验证码识别0 X2 v; R+ A4 v% l& {( m2 o* D+ {
│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
; b, ?% E u; X/ ~ r9 H6 ?1 C$ X/ ~│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4
1 i# p! P m: ^" L│ 5-3卷积与池化操作.mp4
! v: b! H9 j5 E4 M; b/ r2 m│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4, o/ \2 P, q8 q( m+ R9 Q6 o3 m
│ 5-5完成迭代训练.mp4
' l$ u8 n0 ?! C0 D│ 5-6验证码识别概述.mp4$ {) S X" b+ Y" _
│ 5-7验证码识别流程.mp4: U% p; ~; J0 e* @4 ~4 G; B
│ 验证码案例.zip
, U5 i/ |7 K6 Y. i8 M0 U│
8 v( C2 A) f9 b├─第六章-自然语言处理-word2vec, W3 ^2 y3 e' h: F1 h4 V- r, i
│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4
. J) ]- j' d1 @# c│ 6-2语言模型.mp4* x/ i) }. c, M7 g
│ 6-3神经网络模型.mp4
6 B6 S6 \4 t3 k6 G, M# e│ 6-4CBOW模型.mp42 l6 |& {9 m' U
│ 6-5参数更新.mp4& P( q; Q- x i# @: H
│ 6-6负采样模型.mp4& f/ T" v- N" y8 C* Z+ b
│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4' |, k0 W; s" D3 }
│ { {- y3 }/ A' U% l: K
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络# J: E6 P+ q) L- `
│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4# W* M* S% C4 y' y- N! ?% t
│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4! |( A3 @/ Q' F6 i; x* R* \
│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
6 G0 x0 a0 f5 @# H$ Z│ 7-4tfidf原理.mp40 H b( @- c& o1 {7 `: U: ^; B
│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp43 Y9 \! N' w6 f% r8 K) d
│ 7-6GAN网络结构定义.mp42 ?2 |$ n5 u+ D
│ 7-7 Gan迭代生成.mp4
! O4 C' l* j; N8 ~" }│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
" H4 s7 o% q$ Q6 t* T│ 7-9DCGAN网络细节.mp4/ K- ~: r4 I5 J5 _6 M
│
% b4 }; T2 r9 E& X# i└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
J8 D* K S. j N1 v 8-1 RNN网络架构.mp4! i6 \0 P$ \$ U
8-2LSTM网络架构.mp4
1 }, i1 o- _/ Y$ e/ k 8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
3 a; E- i, b& F* k 8-4情感数据集处理.mp4
- t" n! [' J$ m, {, l5 ~) c 8-5基于word2vec的LSTM模型.mp47 s( {$ O) ?1 k
8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
+ `9 a: ^6 W/ B/ }, m, s5 f 8-7课后讨论版.mp4
0 s- n% U2 {$ [% z
7 o8 V; Z) C* G7 Z* Q) J) o( G6 T6 ], ~- e$ `4 u
$ N/ A" u2 O1 w |
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
