CSDN学院：深度学习30天系统实训，掌握神经网络原理，8大...

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课程文件目录：

CSDN学院-深度学习30天系统实训 [4.4G]
┣━━第1章 [533.9M]
┃ ┣━━1-1课程概述与环境配置.mp4 [80.8M]
┃ ┣━━1-2深度学习与人工智能概述.mp4 [72.7M]
┃ ┣━━1-3机器学习常规套路.mp4 [50M]
┃ ┣━━1-4K近邻与交叉验证.mp4 [41.3M]
┃ ┣━━1-5得分函数.mp4 [35.3M]
┃ ┣━━1-6损失函数.mp4 [27M]
┃ ┣━━1-7softmax分类器.mp4 [25.3M]
┃ ┣━━1-8课后讨论与答疑.mp4 [189.9M]
┃ ┗━━神经网络（上课）.pdf [11.7M]
┣━━第2章 [419M]
┃ ┣━━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 [320.7M]
┃ ┣━━2-7drop-out.mp4 [39.1M]
┃ ┗━━2-8课后讨论.mp4 [59.2M]
┣━━第3章-tensorflow训练mnist数据集 [1.1G]
┃ ┣━━第3次课程代码 [553M]
┃ ┃ ┣━━tensorflow代码 [2.8M]
┃ ┃ ┃ ┣━━CNN.ipynb [10.2K]
┃ ┃ ┃ ┣━━input_data.py [372B]
┃ ┃ ┃ ┣━━LinerR.ipynb [68.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━LogisticR.ipynb [6.3K]
┃ ┃ ┃ ┣━━ml_GradientDescent.ipynb [213K]
┃ ┃ ┃ ┣━━mnist.ipynb [114.1K]
┃ ┃ ┃ ┣━━RNN.ipynb [7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━Save_CNN.ipynb [9.3K]
┃ ┃ ┃ ┣━━SaveRestore.ipynb [2.3K]
┃ ┃ ┃ ┣━━simpleNeuralNetwork.ipynb [5.7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━tensorboard.ipynb [67.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━Variable.ipynb [6K]
┃ ┃ ┃ ┗━━VGG.ipynb [2.3M]
┃ ┃ ┣━━imagenet-vgg-verydeep-19.mat [549.4M]
┃ ┃ ┗━━tensorflow.pptx [792.8K]
┃ ┣━━mnist [11.1M]
┃ ┃ ┣━━t10k-images-idx3-ubyte.gz [1.6M]
┃ ┃ ┣━━t10k-labels-idx1-ubyte.gz [4.4K]
┃ ┃ ┣━━train-images-idx3-ubyte.gz [9.5M]
┃ ┃ ┗━━train-labels-idx1-ubyte.gz [28.2K]
┃ ┣━━3-1tensorflow安装.mp4 [41.1M]
┃ ┣━━3-2tensorflow基本套路.mp4 [55M]
┃ ┣━━3-3tensorflow常用操作.mp4 [40.7M]
┃ ┣━━3-4tensorflow实现线性回归.mp4 [97.7M]
┃ ┣━━3-5tensorflow实现手写字体.mp4 [65.6M]
┃ ┣━━3-6参数初始化.mp4 [47.7M]
┃ ┣━━3-7迭代完成训练.mp4 [72.6M]
┃ ┗━━3-8课后讨论.mp4 [155.8M]
┣━━第4章-卷积神经网络 [317.6M]
┃ ┣━━4-1卷积体征提取.mp4 [43.2M]
┃ ┣━━4-2卷积计算流程_20190806_215214.mp4 [44M]
┃ ┣━━4-3卷积层计算参数.mp4 [74.7M]
┃ ┣━━4-4池化层操作.mp4 [53.5M]
┃ ┣━━4-5卷积网络整体架构.mp4 [36.7M]
┃ ┗━━4-6经典网络架构.mp4 [65.4M]
┣━━第5章-CNN实战与验证码识别 [573.7M]
┃ ┣━━验证码案例 [121.2M]
┃ ┃ ┣━━model [121.2M]
┃ ┃ ┃ ┣━━checkpoint [101B]
┃ ┃ ┃ ┣━━crack_capcha.model-810.data-00000-of-00001 [121.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━crack_capcha.model-810.index [1.1K]
┃ ┃ ┃ ┗━━crack_capcha.model-810.meta [110.7K]
┃ ┃ ┣━━captchaIdentify.py [1.4K]
┃ ┃ ┣━━onlyNumber.py [10.1K]
┃ ┃ ┣━━test.py [0B]
┃ ┃ ┗━━train.py [8.7K]
┃ ┣━━5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载–）.mp4 [28.1M]
┃ ┣━━5-2使用CNN训练mnist数.mp4 [59.9M]
┃ ┣━━5-3卷积与池化操作.mp4 [38M]
┃ ┣━━5-4定义卷积网络计算流程.mp4 [68.2M]
┃ ┣━━5-5完成迭代训练.mp4 [84.6M]
┃ ┣━━5-6验证码识别概述.mp4 [50.7M]
┃ ┗━━5-7验证码识别流程.mp4 [122.9M]
┣━━第6章-自然语言处理-word2vec [334.9M]
┃ ┣━━6-1自然语言处理与深度学.mp4 [36.5M]
┃ ┣━━6-2语言模型.mp4 [39.1M]
┃ ┣━━6-3神经网络模型.mp4 [30.4M]
┃ ┣━━6-4CBOW模型.mp4 [39.4M]
┃ ┣━━6-5参数更新.mp4 [45.2M]
┃ ┣━━6-6负采样模型.mp4 [20M]
┃ ┗━━6-7案例：影评情感分类(数据.mp4 [124.3M]
┣━━第7章-word2vec实战与对抗生成网络 [730.9M]
┃ ┣━━7-1基于词袋模型训练分类器.mp4 [78.7M]
┃ ┣━━7-2准备word2vec输入数据.mp4 [64.7M]
┃ ┣━━7-3使用gensim构建word2.mp4 [121.1M]
┃ ┣━━7-4tfidf原理.mp4 [136.7M]
┃ ┣━━7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载—).mp4 [45.1M]
┃ ┣━━7-6GAN网络结构定义.mp4 [53.7M]
┃ ┣━━7-7 Gan迭代生成.mp4 [107.1M]
┃ ┣━━7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载—）.mp4 [43.2M]
┃ ┗━━7-9DCGAN网络细节.mp4 [80.4M]
┣━━第8章-LSTM情感分析与黑科技概述 [472M]
┃ ┣━━8-1 RNN网络架构.mp4 [41.6M]
┃ ┣━━8-2LSTM网络架构.mp4 [33.6M]
┃ ┣━━8-3案例：使用LSTM进行情.mp4 [78.7M]
┃ ┣━━8-4情感数据集处理.mp4 [92M]
┃ ┣━━8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4 [143.3M]
┃ ┣━━8-6趣味网络串讲（数据代.mp4 [55.3M]
┃ ┗━━8-7课后讨论版.mp4 [27.4M]
┣━━第七章以视频中的目录为准 视频7-9后面看得到.png [371K]
┗━━介绍.txt [39B]

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