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深度神经网络算法全套视频教程

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2020-3-24 16:34:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
    目录:/055 深度神经网络算法全套% v/ o) y1 f) F. P. C
          ┣━━(Part One)深度学习基础* h2 Y9 P% Q3 H' g( s. I
          ┃    ┣━━课件6 Z: F' @+ ~% m% D6 S( A! ~: [
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          ┃    ┃    ┣━━4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files- \/ T: V+ G& \& i$ s
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          ┃    ┃    ┣━━6.2神经网络算法应用上
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          ┃    ┃    ┣━━6.3神经网络算法应用下
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          ┃    ┃    ┣━━7.3 多元回归分析(multiple regression)_files0 i8 g8 t; N' A" |0 ~
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          ┃    ┃    ┣━━7.7 回归中的相关度和R平方值_files
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          ┃    ┃    ┣━━7.5 非线性回归 logistic regression_files
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          ┃    ┃    ┣━━8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类_files
    % c% e  ]  X: b$ Q* ~& t$ e, A' d      ┃    ┃    ┃    ┗━━810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.png
    , A8 V. w- n7 c$ E( d5 V      ┃    ┃    ┣━━1.1 课程介绍 & 机器学习介绍.html+ ~: z6 a+ g3 U2 q' k- V$ W2 n
          ┃    ┃    ┣━━1.2 深度学习(Deep Learning)介绍.html4 |" l. B: J0 Y) f
          ┃    ┃    ┣━━2 基本概念 (Basic Concepts).html6 L2 l5 H! r' _
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    + V: R) }$ F4 j: X7 E8 R% l: N# ~" R# k      ┃    ┃    ┣━━3.2 决策树(decision tree)应用.html
    4 ?% o! f. a: c+ m$ S4 Q+ `) f      ┃    ┃    ┣━━4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法.html' v+ p/ c+ ~: K* \7 I) E6 \
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    5 T! p" D" _4 b8 X& n      ┃    ┃    ┣━━5.2 支持向量机(SVM)算法(下).html
    3 C5 Q' Y- ]1 d) @      ┃    ┃    ┣━━5.3 支持向量机(SVM)算法(下)应用.html8 i- G/ _# _8 C
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          ┃    ┃    ┣━━6.2 神经网络算法(Nerual Networks)应用(上).html
    0 g9 b1 H4 b9 _* H( t5 |      ┃    ┃    ┣━━6.3 神经网络算法(Nerual Networks)应用(下).html
    ! J3 w, \+ C2 m* ~      ┃    ┃    ┣━━7.1 简单线性回归 (Simple Linear Regression)上.html
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    % }7 y8 q+ ]% Q- ^  M      ┃    ┃    ┣━━810a19d8bc3eb1351e89fd05a41ea8d3fc1f44c5.jpg
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          ┃    ┗━━代码与素材.rar; q. D2 w* v9 X8 A
          ┣━━(Part Three)深度学习深入与强化
      I2 |6 K6 s5 M+ M) v      ┃    ┣━━第10课 更多框架
    ! r3 _  l" n3 K. S9 x2 t# T0 S/ e      ┃    ┃    ┣━━5月班第10课_framework.pdf& M; b/ S% Q+ z% Z/ _7 H# R% b
          ┃    ┃    ┗━━第10课 更多框架.avi
    8 T- d( x6 @. u! {, s5 [, O# I      ┃    ┣━━第1课 机器学习中数学基础
    , }( ?- S: O6 X7 X      ┃    ┃    ┣━━第1课 机器学习中数学基础.avi: f  O  i, W! D) |8 [: J7 ~
          ┃    ┃    ┗━━五月班第一次课件:机器学习中数学基础 (1).pdf
    ' g0 F; C3 U3 O; ^      ┃    ┣━━第2课 高效计算基础与图像线性分类器7 H7 ]( q8 X$ _/ W" w
          ┃    ┃    ┣━━5月班第2课课件:高效计算基础与图像线性分类器.pdf
    9 L7 u& [9 d6 P  Z/ }- f& w      ┃    ┃    ┣━━第2课 高效计算基础与图像线性分类器.avi
    % `" q6 M/ i* A      ┃    ┃    ┣━━image linear classification.zip
    - x/ u+ k7 [& X- P      ┃    ┃    ┗━━numpy_operations.ipynb
    : a, T3 z7 Q/ y% ]% {; q      ┃    ┣━━第3课 梯度下降法与反向传播/ c( t) ?, A' I- k3 ^: ~4 {
          ┃    ┃    ┣━━5月班第3课课件:梯度下降法与反向传播 (1).pdf5 G. |" E4 o5 L' t) k, m1 h
          ┃    ┃    ┗━━第3课 梯度下降法与反向传播.avi
    3 b+ w' H, Q. B9 G+ S      ┃    ┣━━第4课 CNN与常用框架
    . C/ f' @. N0 C. I: ~5 l# R      ┃    ┃    ┣━━5月深度学习班第4课--CNN,典型网络结构与常用框架.pdf! _4 q3 v: @" p7 h/ i0 g) J
          ┃    ┃    ┗━━第4课 CNN与常用框架.avi
    " w8 {' j: h2 c6 Y3 d% E/ _4 H      ┃    ┣━━第5课 CNN训练注意事项与框架使用
    4 Z7 K1 `+ }+ [( s: o, `% @1 r      ┃    ┃    ┣━━5月班第5次课 - caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项.pdf- t6 P5 v8 S4 i. H  L' S5 d" Z  D" s
          ┃    ┃    ┗━━第5课 CNN训练注意事项与框架使用.avi3 l# b+ J, K. V3 H
          ┃    ┣━━第6课 CNN推展案例
    - z% I, d3 t/ D5 e, s: H/ d      ┃    ┃    ┣━━5月班第6次课 - CNN扩展 图像识别与定位 物体检测 NeuralStyle.pdf" ^* N6 P2 S6 e9 M3 H* e7 @
          ┃    ┃    ┗━━第6课 CNN推展案例.avi7 U# v! @: J4 Q% o7 L+ e# t+ |
          ┃    ┣━━第7课 RNN介绍
    7 {5 a; A& u) a# @. {      ┃    ┃    ┣━━5月班第7课课件_rnn_intrduction.pdf
    % P9 D# ~: J% u7 }' y      ┃    ┃    ┗━━第7课 RNN介绍.avi0 C* X( |, S. d0 v' D& J) T$ R
          ┃    ┣━━第8课 RNN应用  X; H9 }5 G" m# _. |
          ┃    ┃    ┣━━5月班第8课_rnn_appliacation.pdf4 O( k: F# s' C% @8 i) M6 n
          ┃    ┃    ┗━━第8课 RNN应用.avi
    7 k4 M/ d! N. `$ c" ]) i      ┃    ┗━━第9课 更多的网络类型
    - \: Y" r! D* g      ┃          ┣━━5月班第9次课课件_more_about_nn.pdf0 E  b8 h8 s; E) d
          ┃          ┗━━第9课 更多的网络类型.avi  ?: w# W7 \$ u' K
          ┗━━(Part Two)深度学习进阶
      c8 C7 c$ V6 q+ D4 V            ┣━━课件# g+ k% ?+ V6 i) ^$ v4 `7 @
                ┃    ┗━━深度学习进阶课件.rar# g4 l  {: [# n- B
                ┗━━视频
    + Y: A8 u, N2 _9 m# N/ r) k                  ┣━━第10章 神经网络手写数字演示.mp40 W; A) e8 n& [) b; O% I
                      ┣━━第11章 Backpropagation算法上.mp4
    # m5 i) t/ v! V                  ┣━━第12章 Backpropagation算法下.mp4
    # G8 C- P4 d$ n8 n                  ┣━━第13章 Backpropagation算法实现.mp43 }5 m" Z* X# Y8 H# u( V  a
                      ┣━━第14章 cross-entropy函数.mp4! E7 D' j' g! [/ U5 r
                      ┣━━第15章 Softmax和Overfitting.mp4
    0 }4 T" W6 }7 N                  ┣━━第16章 Regulization.mp4" }  {* ~7 \/ Z& g* i
                      ┣━━第17章 Regulazition和Dropout.mp4
    0 w7 x) C# s# a! H9 z                  ┣━━第18章 正态分布和初始化(修正版).mp48 V7 |8 R* }# A, A, }. D4 T+ ?
                      ┣━━第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4  k& V3 Y+ n; @; K/ K' o2 o( e
                      ┣━━第1章 基本概念清晰版.mp48 S* l3 ~) ^$ U  e0 ?: [$ I
                      ┣━━第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
    2 A6 R+ e- E, H" P* x! x, i# @) R. y                  ┣━━第21章 深度神经网络中的难点.mp40 D, K- D* O" p2 }! k% N
                      ┣━━第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
    3 M9 f* E  f% o# T3 ^0 W9 ~                  ┣━━第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4! V9 a5 d0 S4 u) C& z8 T
                      ┣━━第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
    * {$ r4 C  ]( T1 l, \+ P) k$ M                  ┣━━第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
    4 J' a: H$ }( r                  ┣━━第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp46 p+ K3 P# m6 Q$ ~
                      ┣━━第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4. D& M, q1 W- }: K3 i. W
                      ┣━━第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4, a' G  \& S9 z4 q
                      ┣━━第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
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                      ┗━━第9章 梯度下降算法实现下.mp4
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