深度学习实战视频教程

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深度学习实战视频教程

〖课程介绍〗:

在这门课程中，你将会全面了解卷积神经网络、循环神经网络等当前最常用的深度学习模型以及最前沿的进展、最炫酷的应用场景。课程针对不同模型，会讲解其背后的数学基础及示例代码，使你可以把学到的模型应用到日常的工作中，达到中级深度学习工程师的水平。

〖课程目录〗:


1、课程：多层感知机DNN.3、计算图.mp4
1、课程：多层感知机DNN.4、导数的反向传播.mp4
2、课程：梯度下降法.5、从优化的层次到机器学习.mp4
3、课程：BP算法.4、反向传播算法在神经网络中的应用代码展示（一）.mp4
3、课程：BP算法.2、反向传播算法的代码实现.mp4
3、课程：BP算法.5、反向传播算法在神经网络中的应用代码展示（二）.mp4
4、课程：卷积神经网络.9、卷积神经网络的训练方法.mp4
5、课程：PyTorch（上）.5、逻辑回归的问题介绍.mp4
5、课程：PyTorch（上）.1、PyTorch中的基本概念—变量.mp4
6、课程：PyTorch（下）.4、自适应的梯度下降及流平均改进法.mp4
6、课程：PyTorch（下）.10、构建卷积网络的代码讲解.mp4
6、课程：PyTorch（下）.9、CNN要调节的主要参数（二）.mp4
7、课程：CNN进化.2、VGG19.mp4
9、课程：Resnet残差网络.5、1-1卷积的含义和效果（二）.mp4
9、课程：Resnet残差网络.8、残差网络的维度变换.mp4
9、课程：Resnet残差网络.6、构建残差网络的每个子模块.mp4
9、课程：Resnet残差网络.3、批标准化的效果展示.mp4
10、课程：图像识别综述.6、图像聚类与生成.mp4
10、课程：图像识别综述.2、目标检测.mp4
10、课程：图像识别综述.5、图像降噪和恢复.mp4
11、课程：迁移学习.6、连接特征网络和分类网络.mp4
11、课程：迁移学习.7、如何逐层训练.mp4
11、课程：迁移学习.2、迁移学习的种类.mp4
11、课程：迁移学习.5、如何导入之前的模型.mp4
11、课程：迁移学习.12、神经风格迁移（四）.mp4
13、课程：时间序列分析.1、时间序列是什么.mp4
13、课程：时间序列分析.5、二次指数平滑法.mp4
13、课程：时间序列分析.6、Python代码展示.mp4
13、课程：时间序列分析.10、使用LSTM进行时间序列预测.mp4
14、课程：RNN.1、时间序列数据的特点和历史（一）.mp4
14、课程：RNN.2、时间序列数据的特点和历史（二）.mp4
14、课程：RNN.5、RNN中的时间不变性.mp4
14、课程：RNN.6、RNN的代码实现.mp4
14、课程：RNN.13、随时间产生的梯度消失问题.mp4
15、课程：RNN实战.9、将模型改为生成模型.mp4
15、课程：RNN实战.8、模型的训练代码.mp4
15、课程：RNN实战.3、RNN代码展示—反向传播.mp4
15、课程：RNN实战.5、模型的训练.mp4
16、课程：RNN时间序列预测.6、应对梯度爆炸.mp4
16、课程：RNN时间序列预测.4、预测结果展示与分析.mp4
16、课程：RNN时间序列预测.7、加速模型的训练方法（一）.mp4
17、课程：RNN深度理解.3、RNN的图灵完备性.mp4
机器学习的数学理论2.pdf
逻辑斯蒂回归.pdf
图像处理纵览.pdf
CNN网络进化.pdf
15、课程：RNN实战.1、自然语言的编码.mp4
16、课程：RNN时间序列预测.5、从前馈网络到RNN.mp4
17、课程：RNN深度理解.9、GRU原理.mp4
17、课程：RNN深度理解.4、RNN与脑科学的联系.mp4
17、课程：RNN深度理解.8、LSTM的方程.mp4
CNN网络高进.pdf
2、课程：梯度下降法.2、梯度下降的直观例子（二）.mp4
2、课程：梯度下降法.6、梯度下降的变体—动量梯度下降法及代码实现.mp4
3、课程：BP算法.1、反向传播算法的数学推导.mp4
4、课程：卷积神经网络.6、卷积是如何提取特征的、卷积网络的生物学机理.mp4
5、课程：PyTorch（上）.7、多层网络的模型构建流程、神经网络的参数初始化.mp4
5、课程：PyTorch（上）.4、PyTorch中的优化器和损失函数.mp4
6、课程：PyTorch（下）.11、卷积网络中的全连接层.mp4
6、课程：PyTorch（下）.7、PyTorch里的图像预处理与可视化.mp4
6、课程：PyTorch（下）.1、梯度下降法在PyTorch中的实现.mp4
6、课程：PyTorch（下）.6、PyTorch中的优化器选择.mp4
6、课程：PyTorch（下）.12、神经网络的训练与测试及训练的效果展示.mp4
7、课程：CNN进化.1、AlexNet的技术细节.mp4
8、课程：BatchNormalization.2、为什么批量标准化比标准化好.mp4
8、课程：BatchNormalization.4、批量标准化的操作是怎么进行的.mp4
8、课程：BatchNormalization.3、阈值变换如何应对过拟合.mp4
9、课程：Resnet残差网络.7、在网络中引入残差层.mp4
9、课程：Resnet残差网络.2、在pytorch中引入批量正则化.mp4
9、课程：Resnet残差网络.4、1-1卷积的含义和效果（一）.mp4
9、课程：Resnet残差网络.9、如何实例化深度残差网络.mp4
10、课程：图像识别综述.3、图像切割.mp4
11、课程：迁移学习.9、神经风格迁移（一）.mp4
11、课程：迁移学习.11、神经风格迁移（三）.mp4
12、课程：对抗网络.7、对抗训练的难点及应用（二）.mp4
14、课程：RNN.4、RNN的网络结构（二）.mp4
分类问题引入.pdf
集群模型2.pdf
神经网络(new).pdf
11、课程：迁移学习.3、猫狗大战实例之数据读取和预处理.mp4
12、课程：对抗网络.4、对抗学习的损失函数.mp4
13、课程：时间序列分析.7、数据导入和平稳性检测.mp4
RNN.pdf
11、课程：迁移学习.4、对比展示迁移学习的效果.mp4
11、课程：迁移学习.10、神经风格迁移（二）.mp4
12、课程：对抗网络.2、自编码器.mp4
12、课程：对抗网络.3、对抗学习引入.mp4
13、课程：时间序列分析.4、一阶平滑法.mp4
13、课程：时间序列分析.8、平稳性处理于模型构建.mp4
14、课程：RNN.3、RNN的网络结构（一）.mp4
14、课程：RNN.9、RNN的前向传播.mp4
17、课程：RNN深度理解.11、Attention机制.mp4
代码.zip
Neural Style Transfer.pdf
SVM(新） 2.pdf
14、课程：RNN.11、RNN中的求导推理.mp4
15、课程：RNN实战.4、RNN中的梯度更新.mp4
15、课程：RNN实战.7、模型的构建代码.mp4
17、课程：RNN深度理解.7、LSTM的优势.mp4
18、课程：课程总结.2、机器学习的核心概念.mp4        

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