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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5 \; X5 ], _* I' D, N
课程目录
0 w+ o' u- Q0 S! g0 ]# ]
(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, S* e" _% A6 t" ]$ q) ^
├─(1) deep learning by bengio.pdf
7 [" ~( C9 a6 B& ]7 d3 A" w├─(2) DL01.pdf
/ L" j2 \( E; }8 G* L├─(3) DL01a.mp4
$ |  t3 m2 H3 ]5 Y" u3 Y, c├─(4) DL01b.mp4
7 u! O% i$ A$ f$ n  A0 m% N+ b├─(5) DL01c.mp4# V% S9 \/ [  ~2 w
├─(6) DL01d.mp4
: D3 u1 l/ R' {& ^├─(7) DL01e.mp43 e1 N, I1 {- S7 p: x, F
├─(8) DL01f.mp4- n3 S) l" z( }; X
├─(9) DL01g.mp4! L1 \( N% K' V* w
├─(10) DL01h.mp4
7 Z0 l9 F0 ]: Y$ T8 m1 K9 v  h+ G├─(11) MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf/ K7 _' \. M8 R6 L" W- l! }* U
├─(12) Rosenblatt58Perceptron.pdf
1 p: F7 f. r- u' q├─(13) 人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf
. s+ v. S) W+ a, b2 `├─(14) 神经网络与机器学习(原书第3版).pdf5 X9 s0 H6 c8 O. n2 e/ g' b( l
├─(15) 神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版.pdf9 c1 j# ^2 [% P) U5 w2 C
├─(16) 第01课 作业.txt
( e* j9 O$ H1 B7 \0 h(2)\\第02课 线性神经网络;目录中文件数:13个
( i- @$ K6 c/ b. k) `' a# X├─(17) chapter9.rar
% i* @4 E2 V2 L, B├─(18) DL02.pdf# _9 t2 `  K# j" b' f
├─(19) DL02a.mp4
9 U) q9 `' j9 z3 _% H5 w; k├─(20) DL02b.mp4
  F! D9 ^8 Q3 W- B; Q+ M8 N& b9 \├─(21) DL02c.mp49 U0 Y3 }) `* y
├─(22) DL02d.mp4# U& }) U" A$ ~* I; D, J9 H% g
├─(23) DL02e.mp4( G& f- V2 K  }" n
├─(24) DL02f.mp48 V& _5 n; A9 w
├─(25) DL02g.mp4
1 a+ V; R, ]$ G' G: Q% X, N├─(26) DL02h.mp48 z0 C5 \- Q) L, ]1 f5 \
├─(27) Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf
6 u$ d0 s$ X; }5 v: X% _( S├─(28) 基于BP网络的个人信贷信用评估.rar
0 N  n# ^% C; t├─(29) 第02课 作业.txt
. C) K! R) u- i- A: L0 H' g* M" P(3)\\第03课 BP神经网络应用;目录中文件数:15个- x# x1 \* D& S# Q7 g! K6 i) K8 a
├─(30) BP神经网络实现图像压缩.rar' N3 B- _5 o& Z
├─(31) DL03.pdf
- J; J2 }. a- G4 K2 r├─(32) DL03a.mp46 U6 I( M; X0 m3 g7 v
├─(33) DL03b.mp46 b' l" x2 d$ j, ]6 d
├─(34) DL03c.mp4( v4 r8 [; T3 v* n( H6 D
├─(35) DL03d.mp4
7 z, ~. g; k8 k! `├─(36) DL03e.mp4
2 w0 o. D' w0 y4 V) p& {5 N8 c├─(37) DL03f.mp4
! |- M+ |# s& p! I/ |% B& I├─(38) DL03g.mp4
7 ~/ v0 D0 E0 k7 R1 c" }2 w├─(39) DL03h.mp4* ]% g+ i$ m5 ?$ s6 Y5 ]% I5 A) w+ g' k& P
├─(40) sparseae_exercise.part1.rar6 X' ?1 Y- f0 f* b
├─(41) sparseae_exercise.part2.rar7 c( C. [1 B  h. z
├─(42) sparseae_exercise.pdf  m  }8 Z" `& k/ ~/ p% {
├─(43) sparseAutoencoder.pdf
2 L! S% R3 f- E2 I! H: ^├─(44) 第03课 作业.txt! J5 n$ p  c3 a
(4)\\第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络;目录中文件数:12个7 j# o" F, L' F7 Y' U  O
├─(45) chapter9.rar8 o/ x" h+ x. [
├─(46) DL04.pdf4 [. `' N7 G0 W- M2 p
├─(47) DL04a.mp4$ O/ w" T0 Y; v7 {! {
├─(48) DL04b.mp4) C' \6 L3 D9 k4 [) ^
├─(49) DL04c.mp4
0 w- T: N0 {! h0 N) x; t├─(50) DL04d.mp4
0 B" D+ v6 z9 h├─(51) DL04e.mp4" T: ~+ _8 L6 \/ |+ x& {+ P& p
├─(52) DL04f.mp4
: b" u& F3 p! Z├─(53) DL04g.mp42 H0 \- g. D" p$ q- p# `7 \
├─(54) DL04h.mp48 E0 k+ a3 P- v! W
├─(55) Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities.pdf
1 d# \' {0 n1 m- l, M4 N/ \├─(56) 第04课 作业.txt
' g  |7 }) K2 i0 I(5)\\第05课 模拟退火算法与Boltzmann机;目录中文件数:14个
6 ~0 }# {, t4 d+ w8 H' Y├─(57) DL05.pdf9 g+ P; w3 q& w% o7 M8 x4 g
├─(58) DL05a.mp4/ j6 [* f$ x$ N4 R, _
├─(59) DL05b.mp4
3 O; v: o$ u( j' i% y: n├─(60) DL05c.mp4
9 u) K9 B- H4 ]% L├─(61) DL05d.mp4
4 N  C  K# U$ Y! e+ ]2 @├─(62) DL05e.mp4
' E0 H8 h. ~7 E, Y# p* B% g├─(63) DL05f.mp4
# o" e  M7 k$ u├─(64) DL05g.mp45 K; S$ r( V" C7 n6 H
├─(65) DL05h.mp4/ E: E0 W$ I; k
├─(66) LDA数学八卦.pdf
( e2 H; A6 J; \- ^; ?2 r7 X8 f& H├─(67) MATLAB神经网络原理与实例精解.zip
4 }; E5 ?/ F8 F├─(68) pdp7.pdf
* G( j3 A7 m: i) d' a+ m' A├─(69) TSP问题中国31城市数据.txt
4 R1 i$ o$ w/ ?- `├─(70) 第05课 作业.txt' j7 d3 |6 W3 e: N
(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
' o( m' Z$ H, f/ E├─(71) An Introduction to Restricted Boltzmann Machines.pdf/ H( J5 S  R0 E" L! ~
├─(72) Classi_cation using Discriminative Restricted Boltzmann Machines.pdf* X, a$ A3 @* Y- z7 n
├─(73) DL06.pdf
6 F- N) L) k% ^1 a  M├─(74) DL06a.mp4
' F4 V0 {2 k' e├─(75) DL06b.mp48 L+ V- Z; a; \$ C5 U
├─(76) DL06c.mp49 [; A* i) p' `5 Q
├─(77) DL06d.mp4
! D  W2 u, U0 d, r$ L" h# ?, _├─(78) DL06e.mp4
* P) v" O1 O, g├─(79) DL06f.mp4% i) H; x5 s- L: ^6 q* h
├─(80) DL06g.mp4
; X) F( ^) G& n' D8 {5 a! a├─(81) DL06h.mp4( I% E3 W4 W2 h) c% `/ K) C3 k
├─(82) Hinton.SOM.pdf
4 L( t- l6 J' _├─(83) Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine.pdf
( N& T. a5 d9 h! L% R- \5 ]├─(84) Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.pdf
+ {5 \, f( c0 t' e0 z├─(85) Semantic Hashing.pdf) i0 ^' P3 A* k' T4 v) |
├─(86) Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence.pdf1 v% k: A6 {1 t
├─(87) 受限波尔兹曼机简介.pdf) m8 `  {5 v, @$ D
├─(88) 第06课 作业.txt
& |& t$ j: S% R8 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
2 w4 A* S, ]8 P2 k. Q: I├─(89) DL07.pdf
) b1 C. o: }+ H├─(90) DL07a.mp4
$ I- j7 e& P$ e  F├─(91) DL07b.mp4
, Q1 j& K' }4 `. X. B, e% H├─(92) DL07c.mp4' K5 H  ?% C" ^1 Q
├─(93) DL07d.mp4
3 V9 Q# f- B* D, x├─(94) DL07e.mp4& B6 ]. Q6 B1 u
├─(95) DL07f.mp4
9 m7 p' M6 z6 V4 X6 M* D* B) _├─(96) DL07g.mp4
8 g$ Y+ T' N+ G├─(97) DL07h.mp4
4 \! u8 V+ z* ]2 W$ @7 Z├─(98) netflixICML.pdf/ I1 X; }' X9 q: u  l  G0 H
├─(99) nips01-discriminativegenerative.pdf
4 c3 }4 z$ ^6 k├─(100) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.docx- n9 O5 G- F) {- R3 V) q
├─(101) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.pdf
9 w# z0 p: t6 g5 {├─(102) 第07课 作业.txt
( k6 Q  G8 K% s. X1 P! R% n3 W(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
: N. u. `: L* V$ S8 q9 X% x├─(103) cover.pdf( Z' s' L1 P' B+ {( C" p
├─(104) DL08.pdf- x  f2 y3 G+ V8 q/ O
├─(105) DL08a.mp4$ U" Z* ?; [, ~& F  U8 f4 i, V3 v. Y
├─(106) DL08b.mp4- ^# G1 C6 b- F! S
├─(107) DL08c.mp4
, W. K8 m4 A; n3 D6 _3 |├─(108) DL08d.mp4
, x) c. U( f! }( m0 j├─(109) DL08e.mp44 l' R( h& l5 @+ B
├─(110) DL08f.mp4
* H& k8 S: z& P7 j5 C" h├─(111) DL08g.mp4
2 B0 V7 W$ K* w  o! g  @4 N8 O├─(112) DL08h.mp4
% ~' r% Z  P% |" K5 W- [- Y├─(113) Kernel_Methods_for_Pattern_Analysis.pdf/ s9 k: P6 Q+ g8 |' K
├─(114) Learning_with_Kernels.rar
  _# U2 X4 O3 D( t├─(115) PRML.pdf
% M, Z0 r8 e/ `* e5 }5 |0 j# o├─(116) PRML中文版.part1.rar
1 I0 ~! h- D8 v2 o! C. b! |0 U├─(117) PRML中文版.part2.rar
. N& u& S2 @* }* j7 v5 W├─(118) PRML中文版.pdf9 l) a: W3 a' g/ M( {
├─(119) 第08课 作业.txt
1 U, j; ]/ }7 [& j; y* l) m: ~(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
+ u2 y' j! b3 |├─(120) DL09.pdf
3 U- V- w! H7 W6 D+ {1 c  W├─(121) DL09a.mp4
' a3 S+ F) O, H( y$ q├─(122) DL09b.mp4( d* M& B6 z% w2 w4 x3 O8 K; d" `5 X
├─(123) DL09c.mp4* s' q7 n( A) j: b; m
├─(124) DL09d.mp4
% J( \5 j$ L; D8 @( \; d5 \├─(125) DL09e.mp45 r6 ^$ U* o9 Y; v* c5 u- a
├─(126) DL09f.mp4
3 m% a% L  g2 a' [7 C% l! e: }├─(127) DL09g.mp4
- Q$ k" A& W$ B% Q: m8 P├─(128) DL09h.mp4
3 H. ]( N  [4 p8 x4 c9 U) s* q, r├─(129) DL09i.mp4+ ~: s- b4 V: @/ j) X+ L! f2 i2 a
├─(130) Gradient-based-learning-applied-to-document-recognition.pdf: c; B& f! M& c) s, l4 b
├─(131) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.pdf
, O. f, ^' U9 S" ~! J$ l# }├─(132) Notes on Convolutional Neural Networks.pdf8 m  v" X7 P9 _+ H
├─(133) Understanding Convolutional Neural Networks (2016), J. Koushik [pdf] .pdf
7 [" f/ ]1 C6 D9 u) ~├─(134) Understanding Deep Convolutional Networks.pdf
3 y! z& b1 \) X# e( ^* ]├─(135) 第09课 作业.txt
. |4 p" ?- v0 {* K( N7 ]* D, W9 D(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
3 F2 U# H7 ^9 u. |5 x6 A$ `1 X├─(136) A survey of monte carlo tree search methods.pdf
8 D- s& n( `" q8 ^3 L/ ]├─(137) BETTER COMPUTER GO PLAYER WITH NEURAL NETWORK.pdf, R( ]3 }+ v0 ]0 H3 _$ M7 N
├─(138) DL10.pdf: x& k# _' ]: _
├─(139) DL10a.mp4/ i# D) c! t0 V; V* U% _) R. h
├─(140) DL10b.mp47 }" E) m) c5 F3 W2 b+ H
├─(141) DL10c.mp4' @/ z  Q8 @2 r2 s
├─(142) DL10d.mp4
# }( ?  K3 B* O" `. d├─(143) DL10e.mp4) E( S/ B3 g, z; k
├─(144) DL10f.mp4" Z6 ]$ V. n4 p( E7 x
├─(145) DL10g.mp4
: y6 g' c# V! i' a0 I' ?: _, S( x├─(146) DL10h.mp46 G; @* r9 ~/ P+ @  y
├─(147) Mimicking go experts with convolutional neural networks.pdf
: O5 P, D9 W5 {6 u0 z# E├─(148) Reinforcement learning and simulation-based search.pdf
5 Q! m+ X1 p0 Y1 y2 k, F4 d1 u" f├─(149) 第10课 作业.txt6 Z4 w$ q5 }) k" v6 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0 V" B& }) w5 s- }& `9 ^4 @/ ]
├─(150) Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf8 {9 P$ k# x2 z3 |
├─(151) DL11.pdf2 a0 c5 J. n8 K5 D5 C3 Z: z! B+ x" a
├─(152) DL11a.mp4' q: @4 ^$ i9 _) S2 z5 x, B8 `4 z
├─(153) DL11b.mp4
/ m, w( N: H6 M9 Y) M" \3 x  ]2 s├─(154) DL11c.mp4
0 {/ J3 F9 \" U; y- z+ r# x$ `├─(155) DL11d.mp4
: S3 d% ]& F) F; g├─(156) DL11e.mp4; @( ?0 M) G' s2 ^+ O% u
├─(157) DL11f.mp4
4 R2 Q3 |; f4 T- c7 R4 b8 {$ p├─(158) DL11g.mp4
7 h( {. f/ P* t0 Q├─(159) DL11h.mp4
/ W; P& T* z) ?" t├─(160) Human-level control through deep reinforcement learning.pdf
# \7 i! p3 t- [. a5 ?├─(161) Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory.pdf
. f9 C4 I7 n% A* x├─(162) Identity Mappings in Deep Residual Networks.pdf, Q/ J# g* J3 Q6 z8 e
├─(163) 第11课 作业.txt
# T  T( l" T- J7 I0 e9 G3 @2 |(12)\\第12课 递归神经网络;目录中文件数:15个
# z( T: b9 I6 B& o5 J% v: d( R9 D! J% \├─(164) BackPropagation Through Time.pdf
# L* h( E* F/ ~" j& h├─(165) DL12.pdf
1 W% ^& i! F6 h( d├─(166) DL12a.mp4
. T4 {: p3 |0 Q# ~2 U├─(167) DL12b.mp4
3 X0 d: a0 t# U$ o├─(168) DL12c.mp4
3 U6 F" @9 [. T" N1 ]! J├─(169) DL12d.mp4" I; f1 c9 Z  v7 V4 U
├─(170) DL12e.mp4
3 P' d- G$ I- {; u. ^1 i! V7 _├─(171) DL12f.mp49 u1 n% ^: Y7 c- i
├─(172) DL12g.mp49 d+ S1 C% J9 F4 i# U
├─(173) DL12h.mp4
0 m! m3 T2 m% G8 R' g& K├─(174) Learning_Long-Term_Dependencies_with_Gradient_Descent_is_Difficult.pdf! N" @( G; \7 F6 e6 S
├─(175) LONG SHORT-TERM MEMORY.pdf3 p1 P+ S% j6 s% I) R7 U
├─(176) Supervised-Sequence-Labelling-with-Recurrent-Neural-Networks.pdf- S2 S$ C2 j* f4 r7 n: }* ?
├─(177) 第12课 作业.txt
) A7 v4 b0 ^: U) e9 _# @├─(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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