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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* O [. k& ~ M7 X# d/ U
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& Q! d9 t: g& ~ 年度VIP：使用期限365天: n+ O. L' ? n2 B" e
终身VIP：使用期限永久2 T1 V, U- ]) O) V. s+ k7 c
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Java视频教程详情描述： % I, B! u. y% T2 W# U$ Q, [
A0495《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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Java视频教程目录：' m! T- L1 R2 r; _! o$ _2 Y
├─第一章% ? b) |: M" l# s
│ 1-1课程概述与环境配置.mp48 i# u! h7 e* l ?; Y& F
│ 1-2深度学习与人工智能概述.mp4
5 U( Q4 v; ?8 S( h│ 1-3机器学习常规套路.mp4* s1 `) V: p: a3 `" G
│ 1-4K近邻与交叉验证.mp4
+ z" B3 P& |* r4 l! z5 [│ 1-5得分函数.mp47 s' ]! O" K$ T8 P
│ 1-6损失函数.mp4, U+ @" \* N+ H/ e# i/ A, O
│ 1-7softmax分类器.mp41 e. a$ h9 v* q T* T3 D
│ 1-8课后讨论与答疑.mp45 u1 V4 I& X: E9 A w
│ 神经网络（上课）.pdf
/ i4 `9 P+ X( h U! f1 @3 E* g f0 _│ - T" y9 m! k, r, D
├─第二章$ j) o; L q# D5 |# l- H. h
│ 2-1梯度下降原理6
' T+ \: K" w2 v7 V5 f1 s3 J8 R│ 2-2学习率的作用)" Y& p+ E2 G, R4 |
│ 2-3反向传播
9 W q! L4 M. ^! G│ 2-4神经网络基础架构
; A# U/ J# f+ A│ 2-5神经网络实例演示
4 z- W# t! f5 I, C, r│ 2-6正则化与激活函数.mp4
$ x; a- D. V' t& V6 R│ 2-7drop-out.mp4
0 I2 H2 @% @1 O. ^& ?│ 2-8课后讨论.mp4 \! X; C+ a) O) c
│
1 \) D4 }) @+ a9 i2 T├─第三章-tensorflow训练mnist数据集; s1 ]9 a* P! ^1 D, O) j1 j$ u5 o
│ 3-1tensorflow安装.mp4, C) j8 T0 }/ i% N6 D q |
│ 3-2tensorflow基本套路.mp48 a4 U# h, q( ^) e% I
│ 3-3tensorflow常用操作.mp47 m7 h" x9 u+ d9 {$ ^+ r
│ 3-4tensorflow实现线性回归.mp43 n% W5 S: K8 r- N+ u$ U+ U
│ 3-5tensorflow实现手写字体.mp4
1 j$ W' S' k4 A│ 3-6参数初始化.mp4
! w7 ~" A% o# ], {8 l* B│ 3-7迭代完成训练.mp4" s+ Q9 v8 Y5 k3 j# J. S& v
│ 3-8课后讨论.mp41 j5 b2 J* I4 B+ K
│ mnist.zip
. H2 Z- m. i* s! C; t# O% o9 F1 s│
1 ]# E8 ]& t* e8 C# Q$ R├─第三次课程代码
* \* N( s) e- v. R! F- M4 p) @│ imagenet-vgg-verydeep-19.mat
: l* a ~1 H9 I5 Y# l│ tensorflow.pptx
) F/ x2 p+ f# M6 T& _│ tensorflow代码.zip% N% H3 ~( ^6 e: d, B4 _
│
7 i3 f# x# u1 j9 m8 G$ G├─第四章-卷积神经网络
" Z/ t% Q5 U! v6 v│ 4-1卷积体征提取.mp44 {- r2 ^( _+ M$ W p y8 T
│ 4-2卷积计算流程.mp4; v4 H3 W& x$ s6 j) c) P
│ 4-3卷积层计算参数.mp4
6 x# v. \- B9 P│ 4-4池化层操作.mp4
( F- S6 t, G* Q│ 4-5卷积网络整体架构.mp48 d8 D) M# m, L2 @0 k
│ 4-6经典网络架构.mp4) x8 M. B4 j% {3 I9 j: U
│ javazx.com
8 X4 u: f" N" t# C- C├─第五章-CNN实战与验证码识别! j/ C0 o' M4 n- o$ T$ E8 d# g
│ 5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
+ M6 p; e) _7 c# s│ 5-2使用CNN训练mnist数.mp4 F) T6 E: q9 I* l% k
│ 5-3卷积与池化操作.mp4
7 V; F( R4 m- |, j│ 5-4定义卷积网络计算流程.mp4
* C0 F9 c. ~% o' d' m [│ 5-5完成迭代训练.mp4
- O: [( t5 n0 @6 p+ S│ 5-6验证码识别概述.mp4
6 q L- S' }4 b4 y" k│ 5-7验证码识别流程.mp4
2 t- E. R5 V- l& Y, z6 l/ R( X3 o│ 验证码案例.zip, D1 ^/ B( e2 u4 @& y1 B
│
% b' B# b8 r& l, O0 i* m! x! P├─第六章-自然语言处理-word2vec k/ f+ m: u C$ W
│ 6-1自然语言处理与深度学.mp4
2 L* Z) Y: X! L& h# F│ 6-2语言模型.mp4% p4 W3 T+ L1 [% w9 k
│ 6-3神经网络模型.mp45 ^* A. b, y3 q B
│ 6-4CBOW模型.mp4
7 d+ T( B& K0 `* J│ 6-5参数更新.mp4
3 f, B, `; s8 V+ _( j @│ 6-6负采样模型.mp4
- o: R, e/ b& o│ 6-7案例：影评情感分类(数据.mp4
3 m8 \6 O& q7 g│ 2 Y2 z6 S1 B2 b5 i" L& B
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络
, {0 A! A/ `3 R4 e) Y& X│ 7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
7 n+ M2 o" ?8 |│ 7-2准备word2vec输入数据.mp4! v. U7 y: u+ K/ o
│ 7-3使用gensim构建word2.mp4+ m8 N! g2 h8 z$ u0 G% q
│ 7-4tfidf原理.mp4; ]! `6 x# P$ _% I
│ 7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp41 O! i; e/ }0 J% q, A
│ 7-6GAN网络结构定义.mp4
' @: Q; l& z7 F* Y+ e# @2 s│ 7-7 Gan迭代生成.mp4
# F& Q9 M4 k- _* D' @+ N│ 7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4
3 W! u0 u; n U) f6 [- C% ~│ 7-9DCGAN网络细节.mp4
9 A, q2 J7 C) W/ W" \, K│
) T& P* o$ a; ~8 O9 T/ D└─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
) p! r/ x8 K( u* @ 8-1 RNN网络架构.mp4- V) X" i5 ~6 t# l& Z7 T0 _
8-2LSTM网络架构.mp4! K: ?7 P; n+ _1 K
8-3案例：使用LSTM进行情.mp43 v% p' R: V; `& q. `2 I
8-4情感数据集处理.mp4, d, e) W8 B0 H0 N8 p$ [% g: f
8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4# w% G4 Q. [1 N' H0 W: z
8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
& t$ [* {5 ^: M# ~/ W 8-7课后讨论版.mp42 D1 X6 [, b, F( r9 J+ |' P: }
9 m( \/ V6 `5 N% H# I, h. z$ E$ s. N4 m
! k5 C9 @: [; r5 f
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发表于 2019-8-5 01:22:23
发表于 2019-8-5 08:28:56
