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深度学习神经网络基础教程7 p1 i* |5 G6 [9 N8 g/ L
├──CNN卷积神经网络基础
, k+ ]2 j: s! [0 L3 d1 T| ├──1-卷积运算详解-1 .mp4 30.81M
# D) H, n8 V4 {1 a% I( S/ j| ├──10-CIFAR100与VGG13实战-1 .mp4 13.99M
o! z1 Z R6 J/ |9 T5 h5 U7 z; w| ├──11-CIFAR100与VGG13实战-2 .mp4 13.69M T2 w! F$ b# C) J
| ├──12-CIFAR100与VGG13实战-3 .mp4 14.83M! B1 o& u1 ^9 `6 P/ l& J& o
| ├──13-CIFAR100与VGG13实战-4 .mp4 10.40M
P w( \% i, @8 f/ e. L3 t8 y| ├──14-经典卷积神经网络详解-1 .mp4 16.68M. k! q+ m7 n2 l" m7 _
| ├──15-经典卷积神经网络详解-2 .mp4 13.17M ]5 c+ g- c! `% Q: q7 }5 X) c
| ├──17-BatchNorm-2 .mp4 30.27M; g( q, e! J1 D. A0 Y4 `0 L' }
| ├──18-ResNet, DenseNet详解 .mp4 18.06M
5 {5 c9 s5 l. P9 k) P d| ├──19-ResNet, DenseNet详解 .mp4 18.99M0 ] c2 \0 E* G, j
| ├──2-卷积运算详解-2 .mp4 27.98M
P( R, x- x8 q) Y" B| ├──20-ResNet实战-1 .mp4 14.30M; u% Q1 P* j* u9 x' ^4 h! H2 m; ~
| ├──21-ResNet实战-2 .mp4 14.52M6 f: s+ z% W" ^5 I
| ├──22-ResNet实战-3 .mp4 15.11M
+ B2 F. O( u, Z- t3 I) Y| ├──23-ResNet实战-4 .mp4 17.54M- v' \' b8 [ U9 c; `
| ├──3-卷积运算详解-3 .mp4 28.37M; o, I% X; A6 P0 P
| ├──4-卷积运算详解-4 .mp4 21.91M
% n2 m- ?8 A3 E8 p7 J# f| ├──5-卷积神经网络图解-1 .mp4 36.88M
& b/ n% Y: J# ]! u, u: Q| ├──6-卷积神经网络图解-2 .mp4 30.40M
6 Z. v/ i& k/ [/ b| ├──7-卷积神经网络图解-3 .mp4 25.80M
. ?- Z/ c; [4 t+ L| ├──8-卷积神经网络图解-4 .mp4 26.54M
- n, ]2 O" M" A3 c! M| └──9-池化与采样操作讲解 .mp4 17.02M+ ~, e6 G4 S$ m
├──GAN对抗生成网络基础 3 c8 ?. K6 q8 k" k
| ├──1 数据的分布 .flv 17.67M2 J1 p* A" b" B9 m" l5 E4 t
| ├──10 GAN实战-2 .flv 33.53M5 _% C e5 |, z( _ e" a
| ├──11 WGAN实战-1 .flv 19.71M
3 r/ r6 O r, L4 ~! w6 ^4 b% j| ├──12 WGAN实战-2 .flv 35.24M+ y. P+ Z& c. j/ P' j% p% D1 E+ d
| ├──2 画家的成长历程 .flv 29.46M
2 o+ c! g3 b6 ~8 A| ├──3 生成对抗网络 .flv 25.78M! K. v" B5 r% \/ H6 r E% S" i. ?$ i
| ├──4 纳什均衡-1 .flv 19.17M
; Q2 D6 ]$ S2 S| ├──5 纳什均衡-2 .flv 35.39M ~; u W6 Y: A9 ~: L
| ├──6 GAN训练难题 .flv 37.04M
0 p( J4 j4 ~' N1 {| ├──7 EM距离 .flv 19.16M) r% U$ m( M9 X* B3 ^! ]( ^0 h' y) w+ |
| ├──8 WGAN-GP原理 .flv 30.63M) Z" h- ^3 f2 a8 y/ x3 g
| └──9 GAN实战-1 .flv 16.82M* f9 H% ^( k; _( p
├──RNN循环神经网络基础
- t! I: j6 F! b5 A! r. x' s| ├──1. 课时1 时间序列介绍 .mp4 21.59M
0 l: J. ^! d# Y4 n| ├──10. 课时10 RNN训练难题—梯度弥散与梯度爆炸 .mp4 23.86M0 _* l N" x$ q2 n
| ├──11. 课时11 项目实战-情感分类问题 .mp4 33.45M
) I, A9 h: v' Y, }| ├──2. 课时2 循环神经网络基本原理-1 .mp4 13.68M
% _, l/ E8 C' j* t( m& [. }* S8 k: M| ├──3. 课时3 循环神经网络基本原理-2 .mp4 16.30M
* A% k- G, F5 S+ B4 m- M4 ?6 C H| ├──4. 课时4 循环神经网络中Layer使用-1 .mp4 16.04M
7 b. h! N( Z) O| ├──5. 课时5 循环神经网络中Layer的使用-2 .mp4 14.44M v) B# v. S) l
| ├──6. 课时6 项目实战-时间序列预测问题 .mp4 19.59M" A+ f( }$ `' F1 c* ^$ A9 g
| ├──7. 课时7 LSTM基本原理-1 .mp4 12.95M
9 B% d; c( q c) Y; [# f7 S. b| ├──8. 课时8 LSTM基本原理-2 .mp4 16.19M
n5 z( X1 Q3 u1 l2 w) l| └──9. 课时9 LSTM中Layer的使用 .mp4 12.17M
0 Z5 @2 Q$ A4 r└──神经网络模型基础课件资料
/ C1 X- h! q, W7 J| ├──CNN+RNN+GAN
7 x, n# W5 p; y/ c| | ├──课程安装软件-Ubuntu 18.04 : e- h1 D5 @/ `2 m* n/ e2 J
| | ├──课程安装软件-Win10
8 E+ R- D) u* ?5 L8 }$ K% F# T| | ├──Deep-Learning-with-TensorFlow-book-master .zip 93.41M
! l$ c8 f. y! l2 Q. ~# c| | └──源代码和PPT在Github下载 .txt 0.07kb
! p7 q- M: A! W! W| └──Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials .zip 80.87M R2 ?2 [$ B3 }( {) P1 |9 q
0 E8 O2 c. R* O" s7 i
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发表于 2023-3-30 10:39:01
