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    最新深度学习入门视频课程(上篇)和深度学习入门视频课程(下篇)

    ├─深度学习入门视频课程(上篇)
    │      01深度学习与人工智能简介.wmv
    │      02计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv
    │      03用K近邻来进行图像分类.wmv
    │      04超参数与交叉验证.wmv
    │      05线性分类.wmv
    │      06损失函数.wmv
    │      07正则化惩罚项.wmv
    │      08softmax分类器.wmv
    │      09最优化形象解读.wmv
    │      10梯度下降算法原理.wmv
    │      11反向传播.wmv
    │      12神经网络整体架构.wmv
    │      13神经网络模型实例演示.wmv
    │      14过拟合问题解决方案.wmv
    │      15python环境搭建(推荐Anaconda方法).wmv
    │      16Eclipse搭建python环境.wmv
    │      17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络.wmv
    │      18感受神经网络的强大.wmv
    │      19神经网络案例-cifar分类任务.wmv
    │      20神经网络案例-分模块构造神经网络.wmv
    │      21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.wmv
    │      
    └─深度学习入门视频课程(下篇)
       │  001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
       │  002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
       │  003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
       │  004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
       │  005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
       │  006、深度学习入门课程06 池化层(Pooling)原理.mp4
       │  007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
       │  008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
       │  009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
       │  010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
       │  011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
       │  012、RNN网络细节.mp4
       │  013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
       │  014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
       │  015、深度学习入门课程14 分类与回归(Location)任务应用详解.mp4
       │  016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
       │  017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
       │  018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
       │  019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
       │  020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
       │  021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
       │  022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
       │  RNN.pptx
       │  神经网络.pdf
       │  课程资料.txt
       │  
       └─神经网络入门基础(PPT,代码
               cifar-10-python.tar.gz
               CNN代码.zip
               RNN网络代码.py
               感受神经网络的强大代码
               手写神经网络.py
               神经网络.pdf
               神经网络cifar代码.rar
               (cifar分类可能遇到的错误更正).docx

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