最新2017深度学习神经网络算法，资源教程下载

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最新2017深度学习神经网络算法，资源教程下载

课程目录

Python程序入门与进阶

1.1_课程Python介绍_压缩

1.2环境配置1

1.3配置Python环境2

2.1Package以及数据类型

2.2_Part2字符串String和变量Variable

2.2_数据类型2整型_字符串

3.1数据结构列表List

3.2_Part2列表List元组tuple对比

3.2元组Tuple

3.3词典Dictionary

3.4函数function1

3.4函数Function2

4.1控制流1IfFor

4.2控制流2WhileRangePart1

4.2控制流2WhileRangePart2

4.3控制流2BreakContinuePass

5.1输入输出格式IoConsole

5.2文件输入输出FileIo

6.1错误与异常ErrorsExceptions

7.1面向对象以及装饰器OoDecorators

8.1图形界面介绍GuiTkinter

8.2猜数字游戏

9创建网页

去重4.2控制流2WhileRangePart2

重录3.4Function1

机器学习深度神经网络学习基础二 xa028课

第01章 基本概念清晰版

第02章 软件包安装和环境配置总述

第03章 环境配置分部详解

第04章 环境配置分部详解下

第05章 手写数字识别

第06章 神经网络基本结构及梯度下降算法

第07章 随机梯度下降算法

第08章 梯度下降算法实现上

第09章 梯度下降算法实现下

第10章 神经网络手写数字演示

第11章 Backpropagation算法上

第12章 Backpropagation算法下

第13章 Backpropagation算法实现

第14章 cross-entropy函数

第15章 Softmax和Overfitting

第16章 Regulization

第17章 Regulazition和Dropout

第18章 正态分布和初始化(修正版)

第19章 提高版本的手写数字识别实现

第20章 神经网络参数hyper-parameters选择

第21章 深度神经网络中的难点

第22章 用ReL解决VanishingGradient问题

第23章 ConvolutionNerualNetwork算法

第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上

第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下

第26章 Restricted Boltzmann Machine

第27章 Restricted Boltzmann Machine下

第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder

机器学习深度神经网络学习基础一 xa029课

1.1课程介绍机器学习介绍上

1.1课程介绍机器学习介绍下

1.2深度学习介绍

2基本概念

3.1决策树算法

3.2决策树应用

4.1最邻近规则分类KNN算法

4.2最邻近规则KNN分类应用

5.1 支持向量机(SVM)算法（上）

5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用

5.1支持向量机SVM上

5.1支持向量机SVM上应用

6.2神经网络算法应用上

6.3神经网络算法应用下

7.1简单线性回归上

7.2简单线性回归下

7.3多元线性回归

7.4多元线性回归应用

7.5非线性回归 Logistic Regression

7.6非线性回归应用

7.7回归中的相关度和决定系数

7.8回归中的相关性和R平方值应用

8.1Kmeans算法

8.2Kmeans应用

8.3Hierarchical clustering 层次聚类

8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用

总结

支持向量机(SVM)算法(下)应用

支持向量机(SVM)算法下

神经网络NN算法

机器学习之深度神经网络深入研究 20课

(01)机器学习与相关数学初步

(02)数理统计与参数估计

(03)矩阵分析与应用

(04)凸优化初步

(05)回归分析与工程应用

(06)特征工程

(07)工作流程与模型调优

(08)最大熵模型与EM算法

(09)推荐系统与应用

(10)聚类算法与应用

(11)决策树随机森林和adaboost

(12)SVM

(13)贝叶斯方法

(14)主题模型

(15)贝叶斯推理采样与变分

(16)人工神经网络

(17)卷积神经网络

(18)循环神经网络与LSTM

(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 简介

(20)贝叶斯网络和HMM

(额外补充)词嵌入word embedding

深度神经网络算法之数学基础

相关资料

第01课_机器学习中的必修数学

第02课_机器学习中的必修数学

第03课_机器学习中的必修数学

第04课_机器学习中的必修数学

第05课_机器学习中的必修数学

第06课_机器学习中的必修数学

第07课_机器学习中的必修数学

第08课_机器学习中的必修数学

第09课_机器学习中的必修数学

第10课_机器学习中的必修数学

深度神经网络学习深入与强化一 10课

第1课 机器学习中数学基础

第2课 高效计算基础与图像线性分类器

第3课 梯度下降法与反向传播

第4课 CNN与常用框架

第5课 CNN训练注意事项与框架使用

第6课 CNN推展案例

第7课 RNN介绍

第8课 RNN应用

第9课 更多的网络类型

第10课 更多框架

深度学习-神经网络-Tensorflow教程

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Tensorflow 2 安装

Tensorflow 3 例子1

Tensorflow 4 处理结构

Tensorflow 5 例子2

Tensorflow 6 Session会话

Tensorflow 7 变量

Tensorflow 8 传入值

Tensorflow 9 xa0激励函数

Tensorflow 10 xa0添加层

Tensorflow 11 建造神经网络

Tensorflow 12 结果可视化

Tensorflow 13 优化器

Tensorflow 14 可视化好帮手1

Tensorflow 15 可视化好帮手2

Tensorflow 16 分类学习

Tensorflow 17 dropout 解决overfitting 问题

Tensorflow 18 CNN卷积神经网络1

Tensorflow 19 CNN卷积神经网络2

Tensorflow 20 CNN卷积神经网络3

Tensorflow 21 保存读取

Tensorflow 22 scope 命名方式

Tensorflow 23 Batch normalization 批标准化

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