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【No111】深度学习入门视频课程上篇+下篇 下载

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2017-1-5 16:13
  • 签到天数: 214 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2017-12-3 15:35:59 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【No111】深度学习入门视频课程上篇+下篇 下载

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    资源描述及截图:

    【No111】深度学习入门视频课程上篇+下篇 下载
    上篇章节
    第1章深度学习必备基础知识点1小时55分钟11节
    1-1深度学习与人工智能简介 11:27
    1-2计算机视觉面临挑战与常规套路  09:40
    1-3用K近邻来进行图像分类  10:01
    1-4超参数与交叉验证  10:31
    1-5线性分类  09:34
    1-6损失函数  09:18
    1-7正则化惩罚项  07:19
    1-8softmax分类器  13:38
    1-9最优化形象解读  06:47
    1-10梯度下降算法原理  11:48
    1-11反向传播  15:17
    第2章神经网络模型36分钟3节
    2-1神经网络整体架构  10:11
    2-2神经网络模型实例演示  10:38
    2-3过拟合问题解决方案  15:53
    第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节
    3-1Python环境搭建(推荐Anaconda方法)[免费观看]  13:10
    3-2Eclipse搭建python环境(选自己喜欢的IDE就好)  05:23
    3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络(代码)  31:51
    3-4感受神经网络的强大  11:30
    3-5神经网络案例-cifar分类任务  16:01
    3-6神经网络案例-分模块构造神经网络  13:33
    3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务  13:26

    下篇章节
    1深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大 14:55
    2深度学习入门课程02 卷积层详解 12:53
    3深度学习入门课程03 卷积计算流程 12:30
    4深度学习入门课程04 卷积核参数分析 13:13
    5深度学习入门课程05 卷积参数共享原则 08:09
    6深度学习入门课程06 池化层(Pooling)原理 08:24
    7深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理 14:44
    8深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播 10:19
    9深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播 12:00
    10深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例 20:35
    11深度学习入门课程11 RNN网络结构 08:39
    12RNN网络细节 11:54
    13深度学习入门课程12 python实现RNN算法 33:46
    14深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介 12:36
    15深度学习入门课程14 分类与回归(Location)任务应用详解 33:30
    16深度学习入门额课程15 物体检测实例 33:16
    17深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构 21:52
    18深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强 12:20
    19深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning 11:09
    20深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介 20:43
    21深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程 20:39
    22深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例 12:35

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  • TA的每日心情
    奋斗
    17 分钟前
  • 签到天数: 501 天

    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2017-12-4 09:23:48 | 显示全部楼层
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