超深度神经网络的窥探 神经网络前沿课程 从神经网络到深度学习原理视频课程

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超深度神经网络的窥探 神经网络前沿课程 从神经网络到深度学习原理视频课程
课程目录
(1)\\第01课 跌宕起伏70年：神经网络发展概述；目录中文件数:16个
├─(1) deep learning by bengio.pdf
2 m6 |/ M3 c# L+ T$ z1 r6 ]5 F├─(2) DL01.pdf
├─(3) DL01a.mp4
+ F( ~0 g" i1 [- |├─(4) DL01b.mp4
4 r; d8 C' o; N. @# q├─(5) DL01c.mp4
├─(6) DL01d.mp4
, u4 `3 W! K* V+ B├─(7) DL01e.mp4
├─(8) DL01f.mp4
' r, E- J2 z8 l' S├─(9) DL01g.mp4
├─(10) DL01h.mp4
├─(11) MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf
$ Y4 A5 }! r8 j& f├─(12) Rosenblatt58Perceptron.pdf
├─(13) 人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf
├─(14) 神经网络与机器学习（原书第3版）.pdf
1 b  i% V) b4 ?$ p. X) t├─(15) 神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版.pdf
( {5 f+ `* P/ c├─(16) 第01课 作业.txt
7 V0 G( r4 V  G6 @(2)\\第02课 线性神经网络；目录中文件数:13个
├─(17) chapter9.rar
├─(18) DL02.pdf
├─(19) DL02a.mp4
├─(20) DL02b.mp4
├─(21) DL02c.mp4
7 d6 q6 y, T" f1 c( E7 w' Y├─(22) DL02d.mp4
' n( i: |! u- N├─(23) DL02e.mp4
├─(24) DL02f.mp4
├─(25) DL02g.mp4
├─(26) DL02h.mp4
├─(27) Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf
├─(28) 基于BP网络的个人信贷信用评估.rar
- ]/ f* [4 e( Y' A, n6 l, O, T├─(29) 第02课 作业.txt
5 E6 P6 q' |8 ^/ `# b, _(3)\\第03课 BP神经网络应用；目录中文件数:15个
├─(30) BP神经网络实现图像压缩.rar
$ Q8 L; X3 |* _├─(31) DL03.pdf
  M* F6 j! q  U, |. a$ v' `├─(32) DL03a.mp4
├─(33) DL03b.mp4
├─(34) DL03c.mp4
! i) b, x5 }4 f# d1 Q* P├─(35) DL03d.mp4
+ ?: [! l/ ]" ~+ E├─(36) DL03e.mp4
/ X9 L. I$ ^$ `├─(37) DL03f.mp4
/ L! E8 S0 Z' X6 i! c: f├─(38) DL03g.mp4
├─(39) DL03h.mp4
├─(40) sparseae_exercise.part1.rar
├─(41) sparseae_exercise.part2.rar
( F9 V* A- h  K9 |: j& w├─(42) sparseae_exercise.pdf
4 [% X# H. K& V├─(43) sparseAutoencoder.pdf
! F6 J  l! b- \+ t" y* y├─(44) 第03课 作业.txt
4 ]. X! S" }/ }) [; M(4)\\第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络；目录中文件数:12个
2 Q' X3 o! q$ O5 A├─(45) chapter9.rar
├─(46) DL04.pdf
├─(47) DL04a.mp4
; I" S% U8 w3 _1 ?0 R# R3 A5 w├─(48) DL04b.mp4
├─(49) DL04c.mp4
├─(50) DL04d.mp4
├─(51) DL04e.mp4
├─(52) DL04f.mp4
% f- {! U5 G" b/ w" z3 M├─(53) DL04g.mp4
0 ^* T* S$ v5 B; s6 T4 h. {4 T├─(54) DL04h.mp4
6 a# Z( _8 Q; \' _├─(55) Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities.pdf
6 z/ k' Q" C# B3 t: K9 D├─(56) 第04课 作业.txt
  s: L' y* G) A$ h5 y) g(5)\\第05课 模拟退火算法与Boltzmann机；目录中文件数:14个
├─(57) DL05.pdf
( E  l5 Y$ V2 g* j/ u├─(58) DL05a.mp4
0 c* I2 b) i8 k6 K/ a- h4 @├─(59) DL05b.mp4
├─(60) DL05c.mp4
& ?2 B, a; a: J$ o* |5 [& n├─(61) DL05d.mp4
1 K, s4 W8 ?! K* H# n├─(62) DL05e.mp4
3 N0 w- L  N3 x├─(63) DL05f.mp4
├─(64) DL05g.mp4
├─(65) DL05h.mp4
1 e5 z5 r  _4 \$ l: A( W├─(66) LDA数学八卦.pdf
├─(67) MATLAB神经网络原理与实例精解.zip
├─(68) pdp7.pdf
├─(69) TSP问题中国31城市数据.txt
2 g7 x% D1 A' T├─(70) 第05课 作业.txt
- ~( T9 x4 W2 ^' F4 K(6)\\第06课 ‎受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤‎；目录中文件数:18个
/ K" q9 Q3 U; T3 R. V├─(71) An Introduction to Restricted Boltzmann Machines.pdf
' ?2 {- {, g7 i+ Q4 x) v# \9 P├─(72) Classi_cation using Discriminative Restricted Boltzmann Machines.pdf
├─(73) DL06.pdf
$ f. c" r% [' J! c! @1 l$ k6 s├─(74) DL06a.mp4
4 g" h- T. ?) I: f3 d2 x7 q; Q├─(75) DL06b.mp4
# E6 J; E+ C2 Q( U├─(76) DL06c.mp4
9 r5 a7 S6 }: r$ F, Q: a├─(77) DL06d.mp4
├─(78) DL06e.mp4
& A# c7 Q7 {8 W+ E- y" \" @├─(79) DL06f.mp4
0 I/ s( P, q; b├─(80) DL06g.mp4
├─(81) DL06h.mp4
├─(82) Hinton.SOM.pdf
├─(83) Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine.pdf
$ |0 R5 A" r2 O├─(84) Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.pdf
( ~2 c  m+ v  h1 n├─(85) Semantic Hashing.pdf
├─(86) Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence.pdf
├─(87) 受限波尔兹曼机简介.pdf
├─(88) 第06课 作业.txt
) ~! P8 B* J% ^! I: u  @7 ^4 n. J(7)\\第07课 深度置信网络：利用堆叠的RBM进行权值预训练，应用于图像编码与解码，图像识别；目录中文件数:14个
( u; P9 w/ Z( S& Y5 B1 J├─(89) DL07.pdf
├─(90) DL07a.mp4
├─(91) DL07b.mp4
├─(92) DL07c.mp4
6 j8 R4 O) I' h6 p( F, H/ Y├─(93) DL07d.mp4
8 K! T9 g! q- a4 e5 m9 u├─(94) DL07e.mp4
├─(95) DL07f.mp4
4 @. g, y1 x7 }! X; p1 c├─(96) DL07g.mp4
├─(97) DL07h.mp4
├─(98) netflixICML.pdf
├─(99) nips01-discriminativegenerative.pdf
' K2 T+ X+ i0 |- a, ]* M├─(100) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.docx
# F- j# Q* e& n+ f: |  E8 M" O├─(101) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.pdf
├─(102) 第07课 作业.txt
1 W$ Y. ~0 x; U(8)\\第08课 万能逼近器：径向基神经网络 PCA与SVM神经网络；目录中文件数:17个
& O1 i/ A& c+ H! l/ D  j' c+ r├─(103) cover.pdf
├─(104) DL08.pdf
/ i6 {% b# C* T1 I9 l6 T3 t├─(105) DL08a.mp4
├─(106) DL08b.mp4
, ~& o& @9 S. r/ N├─(107) DL08c.mp4
  W* E( @7 c$ v, L2 ^├─(108) DL08d.mp4
7 \6 k9 c6 U3 M* h$ c# e( @3 [├─(109) DL08e.mp4
├─(110) DL08f.mp4
├─(111) DL08g.mp4
├─(112) DL08h.mp4
├─(113) Kernel_Methods_for_Pattern_Analysis.pdf
├─(114) Learning_with_Kernels.rar
, N/ N1 t# r1 a0 j  `8 M) W├─(115) PRML.pdf
├─(116) PRML中文版.part1.rar
$ ?/ z# G6 X5 b, u/ Z# R/ T9 X├─(117) PRML中文版.part2.rar
├─(118) PRML中文版.pdf
├─(119) 第08课 作业.txt
(9)\\第09课 卷积神经网络；经典应用：MNIST手写体数字识别，Imagenet图像识别；目录中文件数:16个
7 h$ W' u! |$ ]' H6 l9 y. V' s├─(120) DL09.pdf
├─(121) DL09a.mp4
├─(122) DL09b.mp4
6 p  `0 h! ?+ N├─(123) DL09c.mp4
& a& ]5 n( `1 a2 H( F- z2 n& S/ A├─(124) DL09d.mp4
0 D6 W6 a& D0 N, Q3 m( e1 V0 O# A. C├─(125) DL09e.mp4
; q6 a) }1 v6 O1 S& a% D├─(126) DL09f.mp4
* e) x2 ?! z- x: n/ \1 W├─(127) DL09g.mp4
├─(128) DL09h.mp4
├─(129) DL09i.mp4
├─(130) Gradient-based-learning-applied-to-document-recognition.pdf
├─(131) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.pdf
├─(132) Notes on Convolutional Neural Networks.pdf
# D; ^1 M" T: o" T5 g- y% t├─(133) Understanding Convolutional Neural Networks (2016), J. Koushik [pdf] .pdf
├─(134) Understanding Deep Convolutional Networks.pdf
├─(135) 第09课 作业.txt
( L( C/ I. u- ?# U% O# I: b(10)\\第10课 计算机博弈原理，蒙特卡洛树搜索，深度学习与AlphaGo，价值网络与策略网络的设计，构成和训练；目录中文件数:14个
├─(136) A survey of monte carlo tree search methods.pdf
! E: O, x& M# n& I├─(137) BETTER COMPUTER GO PLAYER WITH NEURAL NETWORK.pdf
3 p* r" `5 k/ S5 ~# |3 \  q├─(138) DL10.pdf
) v$ d2 q/ S0 ]; B$ w, b" b├─(139) DL10a.mp4
9 {5 h& w4 u7 c5 F├─(140) DL10b.mp4
7 M. A$ N8 q' @6 U# \! o% U├─(141) DL10c.mp4
2 D* B+ ], Y7 n. t- w├─(142) DL10d.mp4
├─(143) DL10e.mp4
├─(144) DL10f.mp4
├─(145) DL10g.mp4
+ h/ S9 L& w2 C# _  ^: u+ X├─(146) DL10h.mp4
: D9 _5 j  ^0 b1 U; U' A1 g! x├─(147) Mimicking go experts with convolutional neural networks.pdf
├─(148) Reinforcement learning and simulation-based search.pdf
├─(149) 第10课 作业.txt
4 w) M/ s2 @, o$ C6 x: S7 D: h(11)\\第11课 堆叠150层的超深度网络：深度残差网络；目录中文件数:14个
  r2 n! }3 h7 e0 y├─(150) Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
0 n* X( |1 R, @+ l; g2 F0 {: E├─(151) DL11.pdf
├─(152) DL11a.mp4
├─(153) DL11b.mp4
. p5 ^1 T/ w. T0 S7 b9 L, Q" r├─(154) DL11c.mp4
├─(155) DL11d.mp4
├─(156) DL11e.mp4
8 _* i. l9 e" W1 X├─(157) DL11f.mp4
( U' W' O, o) B! R3 c$ _1 V├─(158) DL11g.mp4
% n6 E( d- h1 l$ m├─(159) DL11h.mp4
& w* n; b1 N" i+ h- z$ V3 f4 x" B├─(160) Human-level control through deep reinforcement learning.pdf
├─(161) Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory.pdf
├─(162) Identity Mappings in Deep Residual Networks.pdf
) y. \, p' ]% A8 @1 s* q; Q& e├─(163) 第11课 作业.txt
/ m# r, R: n3 A; U4 w3 T7 k* z+ S# {(12)\\第12课 递归神经网络；目录中文件数:15个
├─(164) BackPropagation Through Time.pdf
5 L2 s( j( p* d# x. @  q6 [├─(165) DL12.pdf
* d: M1 |/ p3 ?0 N  ^0 ~0 \├─(166) DL12a.mp4
├─(167) DL12b.mp4
├─(168) DL12c.mp4
├─(169) DL12d.mp4
7 d. A1 O1 E+ b- ?0 y3 h├─(170) DL12e.mp4
├─(171) DL12f.mp4
├─(172) DL12g.mp4
├─(173) DL12h.mp4
├─(174) Learning_Long-Term_Dependencies_with_Gradient_Descent_is_Difficult.pdf
7 p) {6 B/ {1 b# ?* Y) m. L: W├─(175) LONG SHORT-TERM MEMORY.pdf
├─(176) Supervised-Sequence-Labelling-with-Recurrent-Neural-Networks.pdf
├─(177) 第12课 作业.txt
" M- }5 p) V0 G& E) T├─(178) 第12课课堂代码.rar
. j8 l% l3 A0 K6 S
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