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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% s, D+ E4 e6 G* @2 C
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VIP说明： 月度VIP：使用期限30天- h$ E6 m5 @8 m
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* c) C) g- ~7 n$ F1 D1 h0 vJava视频教程详情描述：
3 ?( K# w6 ~+ ` U* |7 `2 CA0495《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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9 P( n G* h/ M+ q# u* LJava视频教程目录：
8 ` J6 m, {) l8 M) ~├─第一章+ m5 }+ t( Y' V' ] @+ d2 P
│ 1-1课程概述与环境配置.mp4
% I7 Q. O! F" G4 p. d- E# B8 K│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4- u( B0 `) ?( t. z% O
│ 1-3机器学习常规套路.mp4
+ j+ n! B9 r+ ^│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4
. ^! a- W! r0 R* a│ 1-5得分函数.mp4* e2 l. g9 `/ D% q
│ 1-6损失函数.mp4
/ A- A6 c0 M( Y: e- e│ 1-7softmax分类器.mp4
3 {: z: L1 T, A! K4 z│ 1-8课后讨论与答疑.mp4
7 |( w4 n" K2 Y5 A. d2 A0 a! V│ 神经网络（上课）.pdf% q/ j/ N; a# _9 F) J9 G
│
, R& o9 a2 x# P' _8 N├─第二章: p& Q7 m* p* c# Y
│ 2-1梯度下降原理6# ^2 G1 O0 K' E4 c, `; K" n
│ 2-2学习率的作用)
# v/ J+ m: d, B+ ~- K$ y/ O│ 2-3反向传播
5 W0 E% M& Q$ E1 c, |* W│ 2-4神经网络基础架构2 i8 T7 d& v& S3 n
│ 2-5神经网络实例演示
) [2 Y; t9 h, f+ W│ 2-6正则化与激活函数.mp4: w# F$ w* V" r! F
│ 2-7drop-out.mp4* n9 p( e: _1 I8 F" X ^
│ 2-8课后讨论.mp40 u" m& U& l/ K% N3 W9 o6 E
│
6 l, G8 K$ `6 E" z/ v8 B├─第三章-tensorflow训练mnist数据集4 ]& _. b) d p/ S5 s/ F
│ 3-1tensorflow安装.mp4) T& p/ h# f; j1 ^
│ 3-2tensorflow基本套路.mp4. |3 j& P' v4 w# Y7 U" \6 p* |5 P
│ 3-3tensorflow常用操作.mp4
y1 {+ w/ x9 ~# G: N2 O│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp4
% g, v5 { J0 H& B, U5 f│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4
: x' q4 y% x; z4 l* d│ 3-6参数初始化.mp4
+ z' @( N. ~ m) k5 K* f│ 3-7迭代完成训练.mp48 e& Y/ }. B4 n2 h) t, z9 J8 w
│ 3-8课后讨论.mp41 @! B |. C- n+ L# T3 Z
│ mnist.zip
2 o( W! D8 O% A3 G, o& u│ 3 _+ R. S! F- }9 f
├─第三次课程代码
2 q% W$ b, t* ?9 X- k│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat
" ?0 j% c8 L) s% a, z│ tensorflow.pptx C+ V, f' }* m8 p4 ]% a, ?
│ tensorflow代码.zip
: b3 v. e s3 A; I7 R) q│
) R. \8 s2 C7 [, E2 y" n' |" ^├─第四章-卷积神经网络
: H7 P+ a, }8 ?- F7 f8 z9 m, s│ 4-1卷积体征提取.mp40 F4 {# s& a' e4 \; r: f5 E c
│ 4-2卷积计算流程.mp4
, @3 n; v: }- J( Q2 R6 o( V│ 4-3卷积层计算参数.mp4
- {" k2 }8 Y. q3 j│ 4-4池化层操作.mp4
' u! y7 k, {2 y9 i│ 4-5卷积网络整体架构.mp4/ r Q0 x6 U: t+ z
│ 4-6经典网络架构.mp4, O7 T; ?0 @, F" _. h+ k p0 J
│ javazx.com: ~$ O' E" X* I d+ E% w
├─第五章-CNN实战与验证码识别
2 N) p% j) l+ `$ Z, E) r$ f9 _│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp47 ^. ^$ P* `$ @7 ~6 P l
│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4
* b" \% H$ {/ A│ 5-3卷积与池化操作.mp4/ r' R+ C$ `! q- J" T: T" p
│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4
& `8 z! V& d' ?4 O& P" S│ 5-5完成迭代训练.mp4
$ \- P+ W. \7 y│ 5-6验证码识别概述.mp4' E B) P8 L0 n0 @# [+ Q
│ 5-7验证码识别流程.mp4
+ q, G$ y3 f. `: V. ^! q% Y│ 验证码案例.zip$ X9 z( ^, v- N: F. D4 K" M
│
$ t- p. Z. f; M- O1 N. h0 S5 k* |' R├─第六章-自然语言处理-word2vec
- m& L$ t% h1 n- \│ 6-1自然语言处理与深度学.mp44 B `. G3 Q& m) ^% p3 W
│ 6-2语言模型.mp4
* x0 ^0 |5 h v/ Q+ {│ 6-3神经网络模型.mp4- h, [0 c- L7 g
│ 6-4CBOW模型.mp4
F6 _& C% k1 L& {│ 6-5参数更新.mp4$ F! Z0 u# v; a$ a
│ 6-6负采样模型.mp43 O6 U6 z: M* U' r+ y3 B4 f
│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
; G: \. ] J( S& A n│
6 A1 L& u! k! \- p: }├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络$ V: r$ q! Q) B& ~
│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4/ r6 D4 ~2 ]5 v7 Y
│ 7-2准备word2vec输入数据.mp42 F5 E4 u) S9 n) g
│ 7-3使用gensim构建word2.mp4; O$ I+ [3 M" G9 F
│ 7-4tfidf原理.mp4
7 i. r0 @# a9 w, @6 W" {* @. e│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4& F4 X' \; ~; ]$ P& L
│ 7-6GAN网络结构定义.mp4
1 ^3 o' n) n, i( i- P+ u5 V- j│ 7-7 Gan迭代生成.mp4
6 p- e- e2 s! ^$ ?7 y- p│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4! x. Z& G/ n7 s, f( D& I' P+ h) N; t" m
│ 7-9DCGAN网络细节.mp4/ R. r3 M' U3 T
│ $ ~ G* \9 z, F6 b7 Q3 L
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述/ t! o0 V+ r+ q( x0 a. L
8-1 RNN网络架构.mp4
7 E' E7 o2 q* Q( @+ Y6 Q3 Z1 ^4 O 8-2LSTM网络架构.mp49 c4 O" `9 E& S1 ]' P) n& V _
8-3案例：使用LSTM进行情.mp41 n* S7 Y$ c f9 H+ }
8-4情感数据集处理.mp4
0 I; o0 U V: X; N0 w 8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
/ j4 N- [4 D7 f' W0 w 8-6趣味网络串讲（数据代.mp4; n+ X, a8 `! M7 A
8-7课后讨论版.mp4
9 ~ u7 N: G& b, P( l" j5 A. l; g2 P9 x9 v0 t" K
; _, }+ l: H5 _! r( i* q7 p3 E* Y. _! r* A- l& t
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
