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ID:404

唐宇迪 深度学习 视频教程

六耳 分享于 2019-04-16

唐宇迪 深度学习 视频教程

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|_课件和代码

 |_唐宇迪-深度学习-caffe案例

  |_课上代码

  |_LMDB

 |_14.论文

  |_论文

   |_Liu_DeepFashion_Powering_Robust_CVPR_2016_paper.pdf

   |_FasterR-CNNTowardsReal-TimeObjectDetectionwi.pdf

   |_ConvolutionalPoseMachines.pdf

 |_13.对抗网络

  |_对抗网络

   |_课程资料.txt

   |_附件_31912.pdf

 |_12.风格转换

  |_数据-代码.zip

 |_11.唐诗生成

  |_唐诗

   |_唐诗生成.zip

 |_10.文本分类

  |_文本分类

 |_09.强化学习

  |_强化学习

|_16 唐宇迪Python数 据分 析(机器学 习)经 典 案 例

 |_课时48.预测结果.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时47.盈利方法和模型评估.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时46.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时45.数据清洗.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时44.改进特征选择方法.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时43.基于词频的特征提取.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时42.数据简介与故事背景.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时41.使用PCA进行降维.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时40.协方差分析.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时39.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时38.PCA原理简介.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时37.训练神经网络模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时35.卷积神经网络模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时33.神经网络模型概述.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时32.tensorflow框架的安装.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时31.基于聚类模型的分析-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时30.构建预测模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时29.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时27.数据简介与特征预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时26.使用级联模型进行预测.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时25.二阶段输入特征制作.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时24.数据预处理与热度图.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时23.级联模型原理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时22.随机森林特征重要性分析.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时21.使用随机森林改进模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时20.使用回归算法进行预测.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时19.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时18.船员数据分析.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时16.决策树中参数的选择.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时15.决策树模型参数详解.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时14.不同特征的分布规则.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时12.使用数据生成策略.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时06.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时05.特征数据可视化展示.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时03.使用Anaconda搭建python环境-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_课时02.课程数据,代码下载-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.swf

 |_课时01.课程简介-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv

 |_唐宇迪-机器学习经典案例

  |_唐宇迪-机器学习经典案例.zip

 |_唐宇迪-Tensorflow课程

  |_验证码识别.zip

  |_昕昕网络教程_每日分享最新IT编程教学视频.url

  |_tensorflow代码.zip

  |_tensorflow.pptx

  |_mnist.zip

  |_imagenet-vgg-verydeep-19.mat

|_15 对抗生成网络

 |_卡通图像.zip

 |_DCGAN.zip

 |_15.DCGAN项目实战:训练DCGAN网络.mp4

 |_14.DCGAN项目实战:基于卷积的判别网络.mp4

 |_13.DCGAN项目实战:基于卷积的生成网络架构.mp4

 |_12.DCGAN项目实战:配置参数.mp4

 |_11.DCGAN项目实战:DIY你要生成的数据.mp4

 |_10.DCGAN的网络模型架构.mp4

 |_09.DCGAN基本原理.mp4

 |_08.案例实战对抗生成网络:训练对抗生成网络.mp4

 |_07.案例实战对抗生成网络:构造损失函数.mp4

 |_06.案例实战对抗生成网络:构造生成网络模型.mp4

 |_05.案例实战对抗生成网络:构造判别网络模型.mp4

 |_04.案例实战对抗生成网络:环境配置.mp4

 |_03.对抗生成网络工作原理.mp4

 |_02.对抗生成网络形象解释.mp4

 |_01.课程简介.mp4

|_14 深度学习顶级论文算法详解视频课程

 |_第一课.课程简介.txt

 |_第五课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第四课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第十一集-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第十五课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第十四-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.avi

 |_第十三课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.avi

 |_第十六课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.avi

 |_第十课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第十二课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.mp4

 |_第三课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第七课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第六课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第九课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第二课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_第八课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_DeepLearning(期刊论文)

|_13 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型

 |_Seq2Seq网络.rar

 |_序列排序生成

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  |_1.wmv

 |_文章摘要生成

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  |_1.wmv

 |_seq2seq网络架构原理

|_12、深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程

 |_唐宇迪-Tensorflow课程代码

 |_递归神经网络原理(四课时)

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 |_TensorFlow打造唐诗生成网络(八课时)

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 |_RNN手写字体识别(三课时)

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|_11、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)(2017-11-18更新完毕)

 |_018、完成测试代码.mp4

 |_017、模型保存与打印结果.mp4

 |_016、完成训练模块.mp4

 |_015、Style损失计算.mp4

 |_014、Content损失计算.mp4

 |_013、参数初始化.mp4

 |_012、生成网络计算操作.mp4

 |_011、生成网络结构定义.mp4

 |_010、内容与风格特征提取.mp4

 |_009、VGG体征提取网络结构.mp4

 |_008、数据读取操作.mp4

 |_007、风格转换参数配置.mp4

 |_006、风格转换效果展示.mp4

 |_005、风格生成网络细节.mp4

 |_004、风格生成网络结构原理.mp4

 |_003、style-transfer基本原理.mp4

 |_002、Tensorflow安装.mp4

 |_001、课程简介.mp4

 |_唐宇迪-StyleTransfer

|_10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类

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 |_文本分类

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|_09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程

 |_2-9.Debug解读训练代码.mp4

 |_2-8.实现训练模块.mp4

 |_2-7.实现阶段数据存储.mp4

 |_2-6.数据预处理.mp4

 |_2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4

 |_2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4

 |_2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4

 |_2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4

 |_2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4

 |_2-10.完整代码流程分析.mp4

 |_2-1.Deep-Q-Network原理.mp4

 |_1-9.Q-Learning迭代效果.mp4

 |_1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4

 |_1-7.Q-Learning基本原理.mp4

 |_1-6.代码实战求解过程.mp4

 |_1-5.值迭代求解.mp4

 |_1-4.Bellman方程.mp4

 |_1-3.马尔科夫决策过程.mp4

 |_1-2.强化学习基本概念.mp4

 |_1-10.求解流程详解.mp4

 |_1-1.强化学习简介.mp4

 |_唐宇迪-强化学习课件及代码

  |_bird.zip

|_08、自然语言处理-Word2Vec视频教程(2017-11-15更新完毕)

 |_026、使用gensim构建word2vec词向量.mp4

 |_025、准备word2vec输入数据.mp4

 |_024、基于词袋模型训练分类器.mp4

 |_023、影评情感分类任务概述.mp4

 |_022、迭代预测效果.mp4

 |_021、模型训练模块.mp4

 |_020、word2vec训练.mp4

 |_019、构造图计算模型.mp4

 |_018、word2vec模型构造.mp4

 |_017、中文数据预处理.mp4

 |_016、环境配置.mp4

 |_015、测试模型相似度结果.mp4

 |_014、Gensim构造word2vec模型.mp4

 |_013、维基百科中文数据处理.mp4

 |_012、使用Gensim库构造词向量.mp4

 |_011、负采样模型.mp4

 |_010、梯度上升求解.mp4

 |_009、CBOW求解目标.mp4

 |_008、CBOW模型实例.mp4

 |_007、Hierarchical Softmax.mp4

 |_006、神经网络模型.mp4

 |_005、词向量.mp4

 |_004、N-gram模型.mp4

 |_003、语言模型.mp4

 |_002、自然语言处理与深度学习.mp4

 |_001、课程简介.mp4

 |_word2vec

  |_维基百科中文数据.zip

  |_word2vec.zip

  |_word2vec.pdf

  |_tensorflow-word2vec.zip

  |_gensim训练model.zip

  |_Gensim-代码.zip

|_08-2.自然语言处理-Word2Vec视频教程

 |_实战word2vec

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 |_word2vec

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 |_Gensim构造词向量模型

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|_07、大叔据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕)

 |_012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4

 |_011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4

 |_010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4

 |_009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4

 |_008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4

 |_007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4

 |_006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4

 |_005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4

 |_004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4

 |_003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4

 |_002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4

 |_001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4

 |_唐宇迪-深度学习-人脸关键点

  |_课上代码

|_06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测

 |_人脸检测数据代码-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.txt

 |_人脸检测-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.docx

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 |_16-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_15-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

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 |_1-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码

|_05、深度学习框架Caffe使用案例视频课程

 |_caffe案例资料-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.txt

 |_9-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

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 |_11-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

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 |_1-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv

 |_唐宇迪-深度学习-caffe案例

  |_课上代码

  |_LMDB

|_04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程(2017-11-06 更新完毕)

 |_022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4

 |_021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.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

 |_019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4

 |_018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4

 |_017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4

 |_016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4

 |_015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4

 |_014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4

 |_013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4

 |_012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4

 |_011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4

 |_010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4

 |_009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4

 |_008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4

 |_007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4

 |_006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4

 |_005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4

 |_004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4

 |_003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4

 |_002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4

 |_001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4

 |_唐宇迪-Tensorflow课程

|_03、深度学习入门视频课程(下篇-2017-11-06更新完毕)

 |_022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4

 |_021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4

 |_020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4

 |_019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4

 |_018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4

 |_017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4

 |_016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4

 |_015、深度学习入门课程14 分类与回归(Location)任务应用详解.mp4

 |_014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4

 |_013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4

 |_012、RNN网络细节.mp4

 |_011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4

 |_010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.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

 |_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

 |_007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4

 |_006、深度学习入门课程06 池化层(Pooling)原理.mp4

 |_005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4

 |_004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4

 |_003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4

 |_002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4

 |_001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4

|_02、深度学习入门视频课程(上篇)

 |_课件和代码

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