【V9177】30天深度学习系统实训教学视频资源(特制)

视频教程大纲

├─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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