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[深度学习] 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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admin 发表于 2021-5-19 17:18:41
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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
  [7 s* i0 i7 a6 A0 `2 r* V课程目录
3 p! u% X; j9 a) K: J. h8 p$ x( A
(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% ~, h7 q1 b2 d9 c
├─(1) deep learning by bengio.pdf) F/ a4 }! _7 J7 I" ^$ M1 C
├─(2) DL01.pdf
' D7 ?& p) c/ v0 f9 X" |  y├─(3) DL01a.mp4
/ K' \( B9 X8 C8 ~- N- `8 r├─(4) DL01b.mp4( E. J( N% f, `' x0 Q$ Z3 \
├─(5) DL01c.mp4
! f1 G) V" ?# O5 l0 i├─(6) DL01d.mp48 q9 b! r5 ]3 E
├─(7) DL01e.mp4
* T4 U# b7 O/ x! U9 j" q4 N├─(8) DL01f.mp4+ ?* a+ ?+ w4 z. Q! z$ D; w
├─(9) DL01g.mp41 ~* s, v3 u/ x; [* W
├─(10) DL01h.mp4$ G9 E/ a( o% ]1 x0 G+ M# o
├─(11) MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf
9 S9 L* G2 H6 d4 b+ s3 K├─(12) Rosenblatt58Perceptron.pdf
! i; J: C0 _$ E: a0 N1 M├─(13) 人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf8 X/ ^, k& A) o& X, P$ [# r
├─(14) 神经网络与机器学习(原书第3版).pdf6 [* {! }* V3 H
├─(15) 神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版.pdf, \6 P; i) i& }# c9 q
├─(16) 第01课 作业.txt7 j9 w4 ]8 M; i. C
(2)\\第02课 线性神经网络;目录中文件数:13个
6 c1 w0 {# O3 s+ N- }' l├─(17) chapter9.rar
& {7 v! M3 I1 }( _" Q) y1 p├─(18) DL02.pdf
- t3 t9 a# K" u% E$ t. ?5 u├─(19) DL02a.mp4
8 V/ _1 o5 O2 e+ {' Z7 ]' R! E2 s├─(20) DL02b.mp4
/ ^  M; h7 `/ r/ Z- r7 K# [* A: V├─(21) DL02c.mp49 ^  A9 J1 ~  v0 u" y7 M( `
├─(22) DL02d.mp49 X; E5 N& j8 g6 c
├─(23) DL02e.mp4
- \. z& `) b, y* O( E& s├─(24) DL02f.mp4
- I1 F) O; p7 _├─(25) DL02g.mp44 w( |4 {" A  h  ^5 Y% L& n
├─(26) DL02h.mp4
8 n% \) a. Q) d9 H├─(27) Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf
# u' V: ~7 B6 a* X+ h. n├─(28) 基于BP网络的个人信贷信用评估.rar
$ k6 ^4 d; N  f0 F3 }& e& B7 |( j├─(29) 第02课 作业.txt" E* {- |  f4 k+ p; q! a7 e/ g) d
(3)\\第03课 BP神经网络应用;目录中文件数:15个; \2 t" O5 @3 G% [, ?: A8 Q( S
├─(30) BP神经网络实现图像压缩.rar2 L1 E8 e& U% E8 V
├─(31) DL03.pdf
. \' d2 j3 ^' l: v5 Z) V2 S├─(32) DL03a.mp47 ?$ [; A# {- r1 g7 Z
├─(33) DL03b.mp4
; X, N8 n* h, w' L, c4 e9 s├─(34) DL03c.mp4+ Y  l# P% ?9 U7 f* q) @: Q8 X
├─(35) DL03d.mp40 x7 @. V! v& f+ A# q
├─(36) DL03e.mp40 A: C% |( g8 }  \6 z- B
├─(37) DL03f.mp4
( B3 t1 t- j5 `5 E1 j! G8 m├─(38) DL03g.mp4
. j4 @; c8 L  L) C1 X4 z├─(39) DL03h.mp4
! E2 X( w! r4 O9 q+ s& @3 V+ c├─(40) sparseae_exercise.part1.rar8 |$ }8 X" K" h* p
├─(41) sparseae_exercise.part2.rar
& W7 n, R' o5 l/ y8 n, f├─(42) sparseae_exercise.pdf4 z9 [# H% @) n0 y7 {' I2 U  u7 r! D% `
├─(43) sparseAutoencoder.pdf
4 `8 o* a+ y2 m7 D1 V6 q1 P├─(44) 第03课 作业.txt0 N: L5 b8 M, c/ G' ~
(4)\\第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络;目录中文件数:12个* X  {0 l4 E! J6 ~# |6 w7 [9 Q9 g
├─(45) chapter9.rar
! v. k8 C( E* Z# L- m├─(46) DL04.pdf- Z( c0 w, ?, K2 {; X( P& Q
├─(47) DL04a.mp4' [0 t) S, ~# y9 a; O9 W
├─(48) DL04b.mp46 n5 U9 }' s0 h8 J0 T4 d
├─(49) DL04c.mp4
0 u* |+ ?3 J1 R2 \* }- Q5 \├─(50) DL04d.mp4/ M1 d/ b( y9 ^
├─(51) DL04e.mp45 _" m8 ~9 L# S( ]# i
├─(52) DL04f.mp4
9 a, i$ t3 p# K( ?├─(53) DL04g.mp4+ \. x) @$ O0 g/ |
├─(54) DL04h.mp4* y. B" c, `4 q$ S# O; s: K$ u
├─(55) Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities.pdf; }" x6 P* Y9 p' F& `
├─(56) 第04课 作业.txt% i! O; }& p8 X( B! l* M
(5)\\第05课 模拟退火算法与Boltzmann机;目录中文件数:14个
6 Y% ~4 j5 e  q├─(57) DL05.pdf
5 n" s& P$ L6 j1 F0 W6 ~├─(58) DL05a.mp4
+ l  ~3 V: ?, m" Q2 W9 l& j  T├─(59) DL05b.mp49 L' n4 r8 j7 H
├─(60) DL05c.mp4! Q) U+ [$ X( L% ]! X
├─(61) DL05d.mp4& V% F7 |- X5 N8 T4 V
├─(62) DL05e.mp4, C2 ]0 T: p$ U/ N- v' j0 N
├─(63) DL05f.mp4
  d$ O; j' N' f: P├─(64) DL05g.mp4" j7 W% M9 F7 ^: X2 e
├─(65) DL05h.mp4
* [0 P! [2 B4 ^+ p" T& W├─(66) LDA数学八卦.pdf
1 o0 ]: y7 m; e3 ?1 Z├─(67) MATLAB神经网络原理与实例精解.zip/ {. V' ^4 z+ Z# y% ^& y' F5 [
├─(68) pdp7.pdf
6 K; j2 K) B  X; a4 |. X├─(69) TSP问题中国31城市数据.txt
6 j8 K5 ?4 ^7 d, D├─(70) 第05课 作业.txt& _+ _3 H2 J7 z) a
(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  U1 u+ {6 n8 }$ I; `! A' g
├─(71) An Introduction to Restricted Boltzmann Machines.pdf3 ^0 I  ?5 O6 Q2 N' M; f) V  g
├─(72) Classi_cation using Discriminative Restricted Boltzmann Machines.pdf( F+ ^" l; y  z" u7 @# g
├─(73) DL06.pdf6 n7 n/ V4 r/ A/ b( D( _4 K
├─(74) DL06a.mp45 P! _9 a2 {3 J2 C( k; L3 k
├─(75) DL06b.mp4
1 [% a. O& s4 s/ Z3 m( E' @, u├─(76) DL06c.mp4; _4 w  @' @! }( _7 ?- z
├─(77) DL06d.mp4+ O" K$ c, d' I! F4 m) U5 q
├─(78) DL06e.mp4" j& w+ [3 c3 L! @. n% K: C- y
├─(79) DL06f.mp4) {& o6 Y4 D+ d4 x8 ]$ ]# Y
├─(80) DL06g.mp49 w# t" S! C; p! }
├─(81) DL06h.mp4. X% f. c3 f$ u, P+ n
├─(82) Hinton.SOM.pdf9 y9 K, L# h* m3 y+ Y
├─(83) Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine.pdf/ K) D. Z- T4 U$ d( H$ q, o; f
├─(84) Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.pdf
) q" q2 ~: M, Y& i9 a& p. ]├─(85) Semantic Hashing.pdf
9 q9 c* }, e+ V) m! H- s1 g! r( x├─(86) Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence.pdf
0 W# i- \/ X, X├─(87) 受限波尔兹曼机简介.pdf: w" e" b0 f/ J. l9 e4 N3 q
├─(88) 第06课 作业.txt
  @: K" v: b+ z4 R(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
, I6 i# h1 A- O3 \: N, g0 @9 q├─(89) DL07.pdf4 u. V# q& [9 |$ a! p, f/ P- Z
├─(90) DL07a.mp4! y) l! J- \$ P  X+ I8 E# g5 z
├─(91) DL07b.mp42 s9 |' v! r) M
├─(92) DL07c.mp4
3 O+ B3 H* f9 V0 ^& b├─(93) DL07d.mp4
$ \8 e& C# W( P/ d! C0 S├─(94) DL07e.mp4
0 W- D  F& Q& h2 f├─(95) DL07f.mp4& O7 Z5 S( G" R4 l3 b- b- ?
├─(96) DL07g.mp4
. i0 \7 M: R9 @6 [2 V1 u6 P5 N├─(97) DL07h.mp4
$ a6 ^# A6 z3 X1 X4 k4 D├─(98) netflixICML.pdf
  t; [* T& ~* q# C$ h, c' j! x* q: U├─(99) nips01-discriminativegenerative.pdf
+ G! E6 q; V( O" }8 t. F: \% w0 u├─(100) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.docx
8 d- M/ D$ g# Y: a9 x( W├─(101) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.pdf
+ o* K- |) k- d# v; c4 R; F├─(102) 第07课 作业.txt
! ]! ]( i- `. W# C1 |- X(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
; B9 K% A8 p* W! x├─(103) cover.pdf
9 K2 N* ]; o! n5 c6 o7 w├─(104) DL08.pdf# n. O6 e: @& H/ e2 x8 a9 L
├─(105) DL08a.mp4
! g3 C" i. Q- `. z* C├─(106) DL08b.mp4
( G1 A$ u) |$ K8 g$ B├─(107) DL08c.mp4
8 U$ E7 C  k! _& h' I% w# }! _" x7 P├─(108) DL08d.mp4
# f- z+ Y/ i; [* e) U) Z├─(109) DL08e.mp4
" M2 i# @7 {5 C' [4 m├─(110) DL08f.mp4
+ d2 K  j6 q1 X8 i/ |; `├─(111) DL08g.mp47 h5 f2 j9 _7 W* ?9 B& j
├─(112) DL08h.mp4
# m7 N" b6 u: E3 y" O% o├─(113) Kernel_Methods_for_Pattern_Analysis.pdf
1 k! }8 k) _# U( U├─(114) Learning_with_Kernels.rar( B5 o/ v6 U% _1 H3 T& m. q
├─(115) PRML.pdf  [# R* W7 v* f5 Z' s# p" o7 M
├─(116) PRML中文版.part1.rar# ^- [9 Y# W! a
├─(117) PRML中文版.part2.rar
( F5 ?; D- v/ O5 S1 T├─(118) PRML中文版.pdf
6 O2 b7 [# L% v) A* \8 P├─(119) 第08课 作业.txt/ ^7 |4 {3 J. |* o& k) Y* H
(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; r3 Z' I" x/ J$ D5 ^
├─(120) DL09.pdf
" X4 U8 L8 [( U├─(121) DL09a.mp4% W& H0 X$ Y: `! F, K& c
├─(122) DL09b.mp4
+ @. E; s2 P- G# `; ]  A├─(123) DL09c.mp4
' _$ k; \- ~8 S5 S├─(124) DL09d.mp4
7 L4 Q1 M" s4 R( c" k├─(125) DL09e.mp4% s% o5 X. ~/ n' Z2 j
├─(126) DL09f.mp4; i" Q1 m# u, }5 S; P
├─(127) DL09g.mp4
- M1 V! ?& N1 ?2 U, |$ |$ ]├─(128) DL09h.mp4
, z8 m  w% N- y$ @/ e├─(129) DL09i.mp4* R) b" H# H) }, m$ @  `) J9 a* A
├─(130) Gradient-based-learning-applied-to-document-recognition.pdf
1 ?; x' P* `  a# _, y├─(131) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.pdf
: S" y. _5 i, r! Z, ]" N# K├─(132) Notes on Convolutional Neural Networks.pdf
; [2 X1 ]3 ?% T0 Z$ _1 G9 [8 A├─(133) Understanding Convolutional Neural Networks (2016), J. Koushik [pdf] .pdf
& I. O+ ^/ o$ A" o├─(134) Understanding Deep Convolutional Networks.pdf- |( ?2 Q+ p" A+ V, k; d3 u' d
├─(135) 第09课 作业.txt3 r5 n# @6 B  h1 s% 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
2 |0 d+ f+ C* S" Y, j├─(136) A survey of monte carlo tree search methods.pdf
* p. Y/ x6 ]( k5 @├─(137) BETTER COMPUTER GO PLAYER WITH NEURAL NETWORK.pdf+ ~; o' u7 D5 ^) ]# @+ ~8 J
├─(138) DL10.pdf
% t* n$ [5 \# x" z5 S├─(139) DL10a.mp4+ |6 z* e+ ?4 ^. E) N3 U/ o
├─(140) DL10b.mp4
3 {* e7 A& T4 }, ]/ o├─(141) DL10c.mp4! K( b" n8 G! O& {1 H
├─(142) DL10d.mp4
# N' P+ e3 C, |/ j( @4 K├─(143) DL10e.mp4
; M* q$ Q2 ~6 k& v4 ]├─(144) DL10f.mp4$ R4 r* K4 m& U3 T2 m2 R8 r
├─(145) DL10g.mp4
' S% B* Q# _# I) B├─(146) DL10h.mp4
$ G! o  A7 x; W* ]9 X* ]4 i( t% h' }├─(147) Mimicking go experts with convolutional neural networks.pdf
' r" g  a, _3 O5 I├─(148) Reinforcement learning and simulation-based search.pdf! E7 s1 j( ?4 `/ @7 Y) i/ H2 T  }  ]
├─(149) 第10课 作业.txt
* ^9 Q* I7 C" d" c(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
, f, f4 G0 y: v) `├─(150) Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
6 P2 Z: J% e& f6 t. i7 N- V$ b├─(151) DL11.pdf4 u; Y: n. J2 K9 L* Y
├─(152) DL11a.mp48 X0 Y" h- Z3 h5 p# v9 a# ?" \
├─(153) DL11b.mp4' q9 [) P( S" E; R* P( N* R3 X* V
├─(154) DL11c.mp4# b5 _- F/ W& ^/ O
├─(155) DL11d.mp41 G( u% `( Y) p# k0 t
├─(156) DL11e.mp4/ ?) w* v* h6 V' _( J- k
├─(157) DL11f.mp48 x% X3 _) b( }7 I* Z+ K
├─(158) DL11g.mp4, n/ A/ F, [2 N6 Z: B, f/ W
├─(159) DL11h.mp4
; D4 l- J! u7 s, U+ f) q* K├─(160) Human-level control through deep reinforcement learning.pdf
: p7 U4 g9 f* i* i- H" U├─(161) Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory.pdf* m* b& C7 o; k9 @5 A
├─(162) Identity Mappings in Deep Residual Networks.pdf
6 Z" F3 `" C6 k7 w7 K6 L├─(163) 第11课 作业.txt
" `! q, V- _  M' j(12)\\第12课 递归神经网络;目录中文件数:15个
4 }) p5 C! e+ x# j  g, A├─(164) BackPropagation Through Time.pdf% k1 V7 f( s& M+ y: p
├─(165) DL12.pdf
( y) {5 {  ?) M( t! Y7 `6 g! z1 o├─(166) DL12a.mp4( n) R2 G6 {/ e7 L
├─(167) DL12b.mp45 X; n! Y( \4 h# R
├─(168) DL12c.mp4: K7 X3 b6 D  S# _) r9 n
├─(169) DL12d.mp4
' V' t1 _1 f; j├─(170) DL12e.mp4
9 X( ?, u$ E; W6 }├─(171) DL12f.mp4, i5 _3 k9 Y0 s8 X
├─(172) DL12g.mp4+ g5 {/ C) c' r2 [& f, F
├─(173) DL12h.mp4
: |" S8 \6 `$ |( `/ s2 }" [├─(174) Learning_Long-Term_Dependencies_with_Gradient_Descent_is_Difficult.pdf$ Q& z$ J) d0 m! _8 @' |
├─(175) LONG SHORT-TERM MEMORY.pdf
% |6 r( U& U$ j5 A1 e; M2 i& I├─(176) Supervised-Sequence-Labelling-with-Recurrent-Neural-Networks.pdf
( F( D: t! N' \3 P( Y( b6 P├─(177) 第12课 作业.txt
( O; e) g# [5 b$ C; c7 r├─(178) 第12课课堂代码.rar
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123457476 发表于 2021-5-19 17:21:54 来自手机
学习了不少知识,感谢楼主!
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123456879 发表于 2021-5-21 21:17:15
楼主辛苦了!
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孤钓客MZ2 发表于 2021-5-23 15:37:09 来自手机
ttttttttttttt
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温柔老虎 发表于 2021-5-24 07:22:12
ttttttttttttt
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寒郁轩良 发表于 2021-5-24 14:48:47 来自手机
6666666666666
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护研的墙偃 发表于 2021-5-24 17:17:35
收割一波好资源
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hecgdge4 发表于 2021-5-24 21:23:11
教程不错很清晰,来下载新课程学习了
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就是爱巴萨衣 发表于 2021-5-27 20:13:47
6666666666666
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王俊杰2017 发表于 2021-5-31 19:53:40
不错 又更新教程了
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