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├─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 │ 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.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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