深度学习之神经网络核心原理与算法

二***

高清无加密，百度网盘下载，MP4格式直接播放。

课程介绍：
深度学习是当前人工智能热门的前沿技术，通过本门课程，你能了解到深度学习是什么，为什么强。学习到深度学习核心的算法原理是什么，以及深度学习如何应用在工程方面

目录：

1-1 课程—导学  (0742).mp4
1-2 课前准备  (2148).mp4
1-3 深度学习简介—-神经元  (1131).mp4
1-4 深度学习简介—-激励函数  (0733).mp4
1-5 深度学习简介—神经网络和深度神经网络  (0421).mp4
1-6 深度学习为什么这么强  (0339).mp4
1-7 深度学习的应用  (0227).mp4
2-1 网络结构  (0326).mp4
2-2 网络结构_代码部分  (1338).mp4
2-3 线性回归的训练--样本，开始训练  (0905).mp4
2-4 线性回归的训练--梯度下降法，一元凸函数  (0847).mp4
2-5 线性回归的训练--二元凸函数  (0654).mp4
2-6 神经网络的训练--前向传播  (0441).mp4
2-7 神经网络的训练--前向传播代码部分  (0727).mp4
2-8 神经网络的训练--反向传更新  (0535).mp4
2-9 神经网络的训练--反向传更新_代码部分  (1919).mp4
2-10 神经网络的训练--随机梯度下降  (0210).mp4
2-11 神经网络的训练--随机梯度下降代码部分  (0451).mp4
2-12 应用案例—-前馈神经网络代码的手写数字识别  (1346).mp4
3-1 并行计算  (0729).mp4
3-2 梯度消失问题  (0852).mp4
3-3 归一化  (0507).mp4
3-4 参数初始化问题  (0355).mp4
3-5 参数的初始化问题-代码实现  (0323).mp4
3-6 正则化  (1055).mp4
3-7 正则化-代码实现  (0153).mp4
3-8 学习率和dropout  (0304).mp4
3-9 交叉熵  (0812).mp4
3-10 交叉熵-代码实现  (0636).mp4
3-11 模型的保存和加载及代码实现  (1127).mp4
3-12 应用案例—-提高版本的前馈神经网络代码的手写数字识别  (1516).mp4
4-1 与全连接网络的对比  (0514).mp4
4-2 全连接层GPU实现 代码实现  (2508).mp4
4-3 卷积核  (0608).mp4
4-4 卷积层其他参数  (0446).mp4
4-5 池化层  (0416).mp4
4-6 卷积池化层 代码实现  (0616).mp4
4-7 典型CNN网络  (0639).mp4
4-8 图片识别  (0434).mp4
4-9 softmax  (0412).mp4
4-10 softmax层 代码实现  (0338).mp4
4-11 应用案例—-卷积神经网络代码的手写数字识别  (1805).mp4
5-1 tensorflow简介  (1514).mp4
5-2 如何选择好的框架：tensorflow的优势  (0630).mp4
5-3 多环境与集群支持  (0533).mp4
5-4 应用案例—-tensorflow版本的线性回归的实现  (1204).mp4
5-5 tensorboard  (0539).mp4
5-6 tensorboard 使用演示  (0558).mp4
5-7 训练模型的加载与保存  (0646).mp4
5-8 应用案例—-tensorflow版本的手写数字识别  (1629).mp4
6-1 .简介  (0357).mp4
6-2 .tensorflow单GPU版本上  (1219).mp4
6-3 .tensorflow单GPU版本下  (1113).mp4
6-4 tensorflow多GPU版本  (0756).mp4
7-1 caffe应用对比（上）  (1527).mp4
7-2 caffe应用对比（下）  (1301).mp4
7-3 keras应用对比  (1644).mp4
8-1 课程总结_  (0354).mp4
coding-145-master.zip

下载地址

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

tzm5***

回复看一下

1218***

这个课看目录有点过时

zyc***

11111111111111111

11387***

这个帖子不回对不起自己！我想我是一天也不能离开三六五网络学院。

尼泊尔***

深度学习之神经网络核心原理与算法

叶***

很好的分享

mr***

好好学习，天天向上

乐***

支持365，感谢分享！

adri***

深度学习之神经网络核心原理与算