深度学习30天系统实训视频教程
深度学习30天系统实训视频教程目录
├─第一章：神经网络必备基础知识点4 G. OQ3 u% \: [. c# C_
│├─1-1课程概述与环境配置.mp4
│├─1-2深度学习与人工智能概述.mp46 O. ~, u+ x5 a) p
│├─1-3机器学习常规套路.mp43 G9 l, v) v9 w' b' J; k( W7 _/ o4 Q
│├─1-4K近邻与交叉验证.mp4* S7 w( x: k, }7 ^- F1 o, c
│├─1-5得分函数.mp4
│├─1-6损失函数.mp40 x& \1 B& L1 _# ^1 ?$ D, B! f
│├─1-7softmax分类器.mp4
│├─1-8课后讨论与答疑.mp4( x$ }6 L6 W3 V
│├─神经网络（上课）.pdf9 F8 F* s& {3 [! \5 z; @! g) W
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络- E- G, s4 S; a+ Q& i
│├─7-1基于词袋模型训练分类器.mp4" q8 v; {! H* k; k6 Q) N( Y& y* Q& p
│├─7-2准备word2vec输入数据.mp4
│├─7-3使用gensim构建word2.mp4' h& \6 w7 B' N" a
│├─7-4tfidf原理.mp4& A. @9 r5 Z8 r! H- }- c, C$ ~+ A
│├─7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4! z3 J8 M" r3 a' N
│├─7-6GAN网络结构定义.mp4
│├─7-7 Gan迭代生成.mp4
│├─7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4$ i+ b8 D6 I2 f6 }9 D9 y6 P
│├─7-9DCGAN网络细节.mp4$ o+ N- Z5 b: ]
├─第三次课程代码5 W1 h$ ?" fK8 d+ q4 T8 x5 [( G
│├─imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│├─tensorflow.pptx7
│├─tensorflow代码.zip
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集* A" d- K/ g) g- ~/ f. J# l9 q/ u
│├─3-1tensorflow安装.mp4. @% Z6 _, i# R; b
│├─3-2tensorflow基本套路.mp4
│├─3-3tensorflow常用操作.mp4
│├─3-4tensorflow实现线性回归.mp4" m, V& g( N8 p1 N: ZQ' d
│├─3-5tensorflow实现手写字体.mp4( N; s/ p: r. B6 c/ Ud! i+ M6 Z
│├─3-6参数初始化.mp4
│├─3-7迭代完成训练.mp4
│├─3-8课后讨论.mp4
│├─mnist.zip. I# E1 @+ k/ r# j
├─第二章：神经网络架构
│├─2-1梯度下降原理-2-2学习率的作用-2-3反向传播-2-4神经网络基础架构-2-5神经网络实例演示-2-6正则化与激活函数.mp47 }0 `4 _. x9 B* _6 q6 _' W
│├─2-7drop-out.mp46 F4 X- _$ ]! L
│├─2-8课后讨论.mp4
├─第五章-CNN实战与验证码识别
│├─5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4& U4 ]) f$ f& |
│├─5-2使用CNN训练mnist数.mp4
│├─5-3卷积与池化操作.mp4
│├─5-4定义卷积网络计算流程.mp4) j" ?2 Z! Q' t- I
│├─5-5完成迭代训练.mp4
│├─5-6验证码识别概述.mp4
│├─5-7验证码识别流程.mp4
│├─验证码案例.zip
├─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
│├─8-1 RNN网络架构.mp4, Q|~4 N- `: J! E) L/ M0 C# q- _
│├─8-2LSTM网络架构.mp4
│├─8-3案例：使用LSTM进行情.mp4& |6 R% w: ^m, `
│├─8-4情感数据集处理.mp4
│├─8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4, B4 S# K4 {. g6 yWH8 Z6 E$ U
│├─8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
│├─8-7课后讨论版.mp4
├─第六章-自然语言处理-word2vec, e* e3 @- I4 I3 t! k
│├─6-1自然语言处理与深度学.mp4
│├─6-2语言模型.mp4
│├─6-3神经网络模型.mp46 @8 N! i* V+ ?+ X7 w6 v
│├─6-4CBOW模型.mp4
│├─6-5参数更新.mp49 @% v8 `: v3 \# b
│├─6-6负采样模型.mp4
│├─6-7案例：影评情感分类(数据.mp4) D}/ E4 e9 w$ b) E
├─第四章-卷积神经网络/ O8 P: f/ F7 e4 R8 `7 }
│├─4-1卷积体征提取.mp4
│├─4-2卷积计算流程.mp4% G' \7 u& S& [/ z2 i0 s7 `* Y5 M; ?
│├─4-3卷积层计算参数.mp4
│├─4-4池化层操作.mp4: Z. d$ `.
│├─4-5卷积网络整体架构.mp4
│├─4-6经典网络架构.mp4
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