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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：
1 h& ^9 Q6 `3 i" WA0495《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
6 C* C. V2 I6 M) x
( j3 B8 @. @# ^( z* i+ ZJava视频教程目录：
/ w9 G% ~8 c( z. y! d+ D% S( `+ z├─第一章; d) Z. d3 h4 [0 h( q4 ^' g% e
│ 1-1课程概述与环境配置.mp4' F7 i; ~3 C6 ^0 o& {. V8 |1 H
│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp44 [ Q& V5 Q. c% |0 P9 T- F
│ 1-3机器学习常规套路.mp4
5 I/ V8 J9 |8 A0 I* M│ 1-4K近邻与交叉验证.mp49 I1 S; ?6 @) m' U3 Q5 K! y9 l- c4 F! [
│ 1-5得分函数.mp4) `- D: D/ @& W- V/ C
│ 1-6损失函数.mp44 R! z/ j! |& x. ~
│ 1-7softmax分类器.mp4# T. b# K& I# j) D- p# m4 h
│ 1-8课后讨论与答疑.mp4
) J' T3 l# v( N! j5 I3 B│ 神经网络（上课）.pdf
5 _# T8 X1 O+ ], ` d+ I; [& [│
4 i0 v' ?* v! d8 c! [├─第二章
3 Q5 U* H/ e7 c0 j0 B! v. Q m│ 2-1梯度下降原理6& M2 X/ v l0 z5 {" l9 |# a2 {* ^
│ 2-2学习率的作用)
) U* y; h8 Z2 A, B│ 2-3反向传播
7 e6 |7 ]' ?/ J│ 2-4神经网络基础架构 [% t5 ^" B7 I3 R
│ 2-5神经网络实例演示7 H- {2 y: \, p2 R" }
│ 2-6正则化与激活函数.mp4$ q8 _- z* G" u& T/ v% A6 i n
│ 2-7drop-out.mp4
. Q2 x7 c9 u' p. a# f9 o" U│ 2-8课后讨论.mp4+ }/ u4 J( O! h% I7 G: P
│ ) Z% Y% i$ t$ P5 r0 H& S
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
1 \/ b3 N+ G! s│ 3-1tensorflow安装.mp43 d8 y" m) w; `2 E# ~5 R; ^! w
│ 3-2tensorflow基本套路.mp4
5 M8 T4 y R0 G# n2 \9 z│ 3-3tensorflow常用操作.mp4
* q2 m) Z7 i, d3 N5 `│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp4
1 h% c* s3 h0 ]+ I$ ?+ @│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4
7 }4 Y; ^. c/ u1 B* r│ 3-6参数初始化.mp4
8 n( d" E$ ]% d# L( |│ 3-7迭代完成训练.mp4- s7 p7 l o0 ^/ A6 z+ S' H; T7 V
│ 3-8课后讨论.mp4
: I/ o1 A: V3 d# F│ mnist.zip
" l( u/ H% l& w│
; a; i; o$ P5 U p├─第三次课程代码
! ?4 M9 ]8 @8 A0 {│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat
; a' E: J# j, M* }. n$ n- c│ tensorflow.pptx
3 I) T- n" c1 s8 M% G│ tensorflow代码.zip
+ E5 y, C7 u! p7 f# U6 }( W) b│
8 R* v2 f1 x0 f; g. ?( a├─第四章-卷积神经网络# c+ C* p/ o S( v/ F# a
│ 4-1卷积体征提取.mp4
* h% W6 X# `& z* w│ 4-2卷积计算流程.mp4! G1 c4 D, h; A, [: U5 L) J
│ 4-3卷积层计算参数.mp44 s7 l2 z8 B @1 N, e
│ 4-4池化层操作.mp4
4 y* x) ]0 E6 z$ v5 q% @. s│ 4-5卷积网络整体架构.mp42 v. d) `, G, G ?4 O# ^
│ 4-6经典网络架构.mp4- v: D& I0 R' ~
│ javazx.com4 n3 J; [4 w5 i5 X- q! }& L
├─第五章-CNN实战与验证码识别4 W0 D+ f$ i$ S2 R
│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
" y$ X9 z8 J! a│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4: O8 @4 g) q' T# d9 }' m2 |
│ 5-3卷积与池化操作.mp4
6 N7 w. O, d* s: d |│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4
& f/ _8 E7 W8 M│ 5-5完成迭代训练.mp4
0 W6 I3 ^' N! A9 A│ 5-6验证码识别概述.mp4
6 {: d; y7 h9 D6 r% s, C) B' t2 H: c│ 5-7验证码识别流程.mp4$ v, c) G- T" a% `& k' M. \+ C k
│ 验证码案例.zip
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3 A: n- c3 r( B7 b3 b├─第六章-自然语言处理-word2vec- p2 n' U) z) M
│ 6-1自然语言处理与深度学.mp45 }5 n/ ]" o _5 v7 A
│ 6-2语言模型.mp48 h; U: u$ e. F7 d, [+ g
│ 6-3神经网络模型.mp4
- J3 A# N6 w% ~- [( c( F│ 6-4CBOW模型.mp4
* i7 i2 U+ U6 f! g& w' M2 S│ 6-5参数更新.mp4
8 v# _ ?3 [ K4 w, }│ 6-6负采样模型.mp4& o- m/ W" n/ ~0 z3 k3 u( r
│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
" L8 N% @. Y2 k d│
+ ~: J* b+ v7 S, w) b├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
* |( R" n" R6 o6 }8 x9 ~│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4- Y% S7 t: K' `1 S3 [2 p
│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4. k& u y/ Q' n! r1 y
│ 7-3使用gensim构建word2.mp4
}5 K* Z3 ?5 t* t& q& s* B- H│ 7-4tfidf原理.mp49 {9 w( I+ v; C* n' z6 h! ~3 V
│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
6 }4 z) I7 [& H+ c& K, g6 L│ 7-6GAN网络结构定义.mp46 \& M, H5 }: i3 n$ e# D( `
│ 7-7 Gan迭代生成.mp4
" Q3 G' \+ ]2 b5 _0 I: l5 H│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
7 g+ q: ^4 G6 E- \│ 7-9DCGAN网络细节.mp4, Y" ~# r2 _: i1 V2 N9 f ^
│ 0 B6 B$ @( M& h% y) U
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述1 K; B2 F3 u, s" q* Y" f
8-1 RNN网络架构.mp4! j3 Z6 t! H7 Y. c9 v. |
8-2LSTM网络架构.mp4
0 K1 K; x5 s' i5 P; T; Q 8-3案例：使用LSTM进行情.mp46 R, O* m- q( A" g; N9 v
8-4情感数据集处理.mp4
- N) L, n* e1 E6 u/ L0 R 8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
' u ^( t( r0 X, f5 y$ H 8-6趣味网络串讲（数据代.mp4. P3 U8 @5 N; M8 ~3 i& L6 o2 V
8-7课后讨论版.mp4: `! L! u2 B# a, o* P" z5 ?2 v9 @% Y+ Q
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5 v( Z# |; D) t1 k" y$ S) Q |
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
