文件清单 122 项

• nn代码.rar
• 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

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• 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
• 001,Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
• 002,Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
• 003,Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
• 004,Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
• 005,Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4
• 006,Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
• 007,Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
• 008,Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4
• 009,Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
• 010,Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
• 011,Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
• 012,Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
• 013,Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4
• 014,Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
• 015,Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
• 016,Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
• 017,Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4
• 018,Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4
• 019,Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
• 020,Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4
• 021,Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
• 022,Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
• 01深度学习框架caffe简介.mp4
• 03网络配置-数据层详解.mp4
• 04网络配置-各计算层详解.mp4
• 05solver超参数配置文件.mp4
• 06制作LMDB数据源训练分类网络.mp4
• 07多label问题之HDF5数据源.mp4
• 08使用命令行训练网络1.mp4
• 09使用python定义自己的层.mp4
• 10绘制网络结构图.mp4
• 11生成网络配置文件.mp4
• 12对训练的网络模型绘制LOSS曲线.mp4
• 13对训练结果进行分类任务.mp4
• caffe案例资料-txt
• 03-数据收集.mp4
• 04-正负样本裁剪策略.mp4
• 05-Caffe数据源准.mp4
• 06-LMDB脚本文件.mp4
• 07-制作LMDB数据源.mp4
• 08-网络模型配置文件.mp4
• 09-选择合适的参数并训练网络模型.mp4
• 10-检测算法框架原理.mp4
• 11-实现多尺度人脸检测算法.mp4
• 12-坐标映射变换.mp4
• 13-完成检测代码.mp4
• 14-检测效果及改进.mp4
• 15-优化策略分析.mp4
• 16-模型准确率影响因素分析.mp4
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• 课时01.课程简介.flv
• 课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
• 课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
• 课时05.特征数据可视化展示.flv
• 课时06.数据预处理.flv
• 课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv
• 课时08.数据简介及面临的挑战.flv
• 课时09.数据不平衡问题解决方案.flv
• 课时10.逻辑回归进行分类预测.flv
• 课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv
• 课时12.使用数据生成策略.flv
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