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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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年度VIP：使用期限365天* d+ b. S% u4 E; @: B% \
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Java视频教程详情描述：
9 c) C: A( U/ A( [' 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
O1 o& ~3 g/ n: W1 ]
7 k: k( C& Q/ r; d8 S0 aJava视频教程目录：; r1 m# U4 Q: C# j! n
├─第一章
7 D4 ~! a% l; _1 b% ^3 _│ 1-1课程概述与环境配置.mp4
$ @' G0 n# s0 O0 u8 X+ V, J│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4) T6 A, ], y' V# X
│ 1-3机器学习常规套路.mp4+ L( \* } |$ F
│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4
" `" D+ o/ v: r+ I│ 1-5得分函数.mp49 q7 n8 P' }8 A; E
│ 1-6损失函数.mp4
9 A, x; l" ~/ _$ B% q0 e│ 1-7softmax分类器.mp4
7 D6 ~1 c$ Q5 @1 a│ 1-8课后讨论与答疑.mp4" y# i, D/ S! {$ \' O
│ 神经网络（上课）.pdf
3 Q4 {, r# |3 w1 I& @' o7 y+ R7 m│ 4 {1 h9 O( {3 T8 R) v+ U2 l% @- w
├─第二章
$ D. N0 o, y7 W* t│ 2-1梯度下降原理6
+ I5 B+ y+ { F: @% U2 g! R a│ 2-2学习率的作用)3 c: E6 K6 ~& x/ c' k7 _9 g3 N9 i9 l
│ 2-3反向传播. E! z2 L0 [* Q- P: @
│ 2-4神经网络基础架构% Y( ?6 K' v) Q% e
│ 2-5神经网络实例演示
R' g) p* ~# W; B2 c; x9 i9 H│ 2-6正则化与激活函数.mp4, `4 m# w; K# A
│ 2-7drop-out.mp4
3 v) F; y$ i7 [│ 2-8课后讨论.mp47 ^6 V- O L$ ?; R% [
│ 0 c+ i$ D# a2 w
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集
- r: z- H( p0 Y│ 3-1tensorflow安装.mp4) v" V- h. N: {6 q
│ 3-2tensorflow基本套路.mp4
5 M5 B, K* x4 K* D; b│ 3-3tensorflow常用操作.mp4& H. V4 ^6 X+ P1 Y' p
│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp44 |& b9 F6 s& Z5 ^
│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4
6 u6 n/ y: ]' y" L8 Z& m│ 3-6参数初始化.mp4
' J8 W0 C( K. a+ L% k' f4 [│ 3-7迭代完成训练.mp4
& _$ l6 r" P$ X% G8 r9 p! _6 M" X3 Y│ 3-8课后讨论.mp4' ^8 Q+ X4 p# Y) H: `- t
│ mnist.zip( K. G& b2 F6 ?- U( M2 k% x
│
/ e$ O T# @: j5 c├─第三次课程代码
/ o" K; R) B3 K) U: I- z d; X$ `) q3 h│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat
5 ^& M4 k! a/ ~7 C1 i% x D# f│ tensorflow.pptx
2 R/ R8 M. H2 h* \4 P│ tensorflow代码.zip
' l3 p8 _+ \$ B" l" F│
7 |" D$ H: |5 I5 d4 E& ]! ` g├─第四章-卷积神经网络. D# A e! a5 V/ R# I5 T
│ 4-1卷积体征提取.mp4
4 a: R( ^5 C8 c3 K5 p│ 4-2卷积计算流程.mp4
8 E p0 k/ @ u3 |* G/ o│ 4-3卷积层计算参数.mp4
! p" Z8 {4 ^4 K1 h! j2 K│ 4-4池化层操作.mp4
( P- `! d( p8 H9 s6 d│ 4-5卷积网络整体架构.mp4' X$ o [. N7 l& K
│ 4-6经典网络架构.mp4
7 A, p0 ~ T" U8 ?# K1 G│ javazx.com3 Y- @& g$ b- E3 H6 ?1 q
├─第五章-CNN实战与验证码识别
# d Q8 m4 P% p4 J│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
, h' t- v! u& j( o- F$ I. d6 I% \│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4/ w/ ]6 T5 M: G: }; N
│ 5-3卷积与池化操作.mp4/ ?4 _/ u- ]- l5 X) y9 W. g
│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4( d+ @2 b" f/ F/ a$ {& j6 A1 W: r
│ 5-5完成迭代训练.mp4
9 f4 u% s& T4 o8 D│ 5-6验证码识别概述.mp4
; B0 c) [7 K3 o" W4 D0 h6 J│ 5-7验证码识别流程.mp48 H( ]+ M6 L! y4 c
│ 验证码案例.zip
8 K. `3 U2 T+ u+ r3 P│
! t, }) l' U2 M9 `( t6 D├─第六章-自然语言处理-word2vec! x; F2 J7 W& `+ |; G* O
│ 6-1自然语言处理与深度学.mp46 b# e# ?6 [7 g, K2 S7 @
│ 6-2语言模型.mp44 f2 K5 O/ _9 t E' h; l' `
│ 6-3神经网络模型.mp4
& m. W: s# h, T│ 6-4CBOW模型.mp4
' K: M/ h o* U! `+ t- A│ 6-5参数更新.mp4+ m2 A1 C! [ {9 h- ]5 [' ^0 Q$ q: N( \
│ 6-6负采样模型.mp4) q. l) b3 |1 P3 \2 O4 ?3 W
│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
( l% ~, {5 P1 ]* U8 q, c2 _│
8 J' W% ]" B8 k5 \- Z├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络; q* ?2 h# J' ^
│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4, T$ D6 t3 l8 h' w: _; @' N
│ 7-2准备word2vec输入数据.mp48 ~( }0 J; V7 ]- ?( ~5 O, s6 P
│ 7-3使用gensim构建word2.mp4( y) X. U. r$ D: O: |7 T1 ~
│ 7-4tfidf原理.mp4
( \7 K0 F) d* r% s! \) [│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4, M9 Y' F/ _7 m( z. \
│ 7-6GAN网络结构定义.mp4
# C. ^& ?4 n/ n, J) @│ 7-7 Gan迭代生成.mp4
$ ]/ w: P( v- U│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
, G6 }0 S# u5 Z/ L" m! J│ 7-9DCGAN网络细节.mp4' \. w$ o# ~5 a* F/ f) y- c
│ . D2 u, M0 i5 I/ y# ]4 V C
└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述6 X: c3 c) I8 y5 N9 h
8-1 RNN网络架构.mp4/ `7 k5 ~! }, p! \! c. Q; p% _
8-2LSTM网络架构.mp4
) j) H& X4 X$ Y! N2 ~: F 8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
- S v0 f3 N% O2 {+ \1 f3 ~ 8-4情感数据集处理.mp4- O4 ?; e. g3 S( |0 F8 L
8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
% q4 B4 \5 _# z1 f 8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
) K* F* I0 }% c2 w9 ]9 J7 s, S 8-7课后讨论版.mp4. @/ O; ~4 s$ {$ |: S. _% R
; Z+ t+ ^8 P& {; Z7 Z0 {
! S/ A$ e- l+ L+ G. H3 q8 v* l/ B) N; O+ R' u
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
