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发表于 2019-8-30 16:28:47 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
内容介绍:
第一章
     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.mp4
     1-3机器学习常规套路.mp4
     1-4K近邻与交叉验证.mp4
     1-5得分函数.mp4
     1-6损失函数.mp4
     1-7softmax分类器.mp4
     1-8课后讨论与答疑.mp4
     神经网络(上课).pdf
     
第二章
     2-1梯度下降原理.mp4
     2-2学习率的作用.mp4
     2-3反向传播.mp4
     2-4神经网络基础架构.mp4
     2-5神经网络实例演示.mp4
     2-6正则化与激活函数.mp4
     2-7drop-out.mp4
     2-8课后讨论.mp4
   
第三章-tensorflow训练mnist数据集
     3-1tensorflow安装.mp4
     3-2tensorflow基本套路.mp4
     3-3tensorflow常用操作.mp4
     3-4tensorflow实现线性回归.mp4
     3-5tensorflow实现手写字体.mp4
     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
   
第三次课程代码
     imagenet-vgg-verydeep-19.mat
     tensorflow.pptx
     tensorflow代码.zip
     
第四章-卷积神经网络
      4-1卷积体征提取.mp4
      4-2卷积计算流程.mp4
      4-3卷积层计算参数.mp4
      4-4池化层操作.mp4:
      4-5卷积网络整体架构.mp4
      4-6经典网络架构.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
     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
     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
     
第六章-自然语言处理-word2vec
     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.mp4
     6-4CBOW模型.mp4
     6-5参数更新.mp4
     6-6负采样模型.mp4
     6-7案例:影评情感分类(数据.mp4
     
第七章-word2vec实战与对抗生成网络
     7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
     7-2准备word2vec输入数据.mp4
     7-3使用gensim构建word2.mp4
     7-4tfidf原理.mp4
     7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
     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
     7-9DCGAN网络细节.mp4

第八章-LSTM情感分析与黑科技概述
     8-1 RNN网络架构.mp4
     8-2LSTM网络架构.mp4
     8-3案例:使用LSTM进行情.mp4
     8-4情感数据集处理.mp4
     8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
     8-6趣味网络串讲(数据代.mp4
     8-7课后讨论版.mp4
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发表于 2020-10-25 21:04:01 | 只看该作者
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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发表于 2020-10-24 11:46:26 | 只看该作者
好好学习,天天向上
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发表于 2020-10-16 23:43:56 | 只看该作者
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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发表于 2020-10-7 13:51:34 | 只看该作者
膜拜大神,很好的资料
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发表于 2020-8-30 08:18:32 | 只看该作者
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发表于 2020-7-12 02:28:26 | 只看该作者
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发表于 2020-7-9 20:49:36 | 只看该作者
确实是难得好帖啊,顶先
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发表于 2020-6-3 15:59:09 | 只看该作者
正需要,支持楼主大人了!
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发表于 2020-5-13 14:14:30 | 只看该作者
刚一进来,就看到这么多丰富的教程
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