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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
3 i( ~, w9 Y) `5 y4 i课程目录
( _8 Y) v8 W  y
(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% k' Z$ \4 D$ {% Z$ R6 \
├─(1) deep learning by bengio.pdf
7 Z7 |9 q0 w$ }/ |4 l, u3 M7 D0 U├─(2) DL01.pdf
1 L" p6 Z# C1 @4 o# r4 D4 i9 v├─(3) DL01a.mp4! `" x- D; d" b6 x
├─(4) DL01b.mp4
  T0 R5 s/ C; E2 |4 P├─(5) DL01c.mp4
1 K* \, ^) E% M7 K├─(6) DL01d.mp4: h/ @* |7 I+ H+ D9 ~2 r
├─(7) DL01e.mp41 v7 ]( y* I# E$ g
├─(8) DL01f.mp4
5 |, m8 M. K0 d3 {├─(9) DL01g.mp4
5 Z0 Y4 H- A( x2 A8 Z7 ^├─(10) DL01h.mp4
0 o! I  A7 u+ i. b1 q- V/ e├─(11) MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf4 R$ @- T- ?3 ^4 n
├─(12) Rosenblatt58Perceptron.pdf& S) P+ }' ]. i5 N4 L5 m- i2 u& j
├─(13) 人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf; t* ]  {4 s. d
├─(14) 神经网络与机器学习(原书第3版).pdf
' h" b3 a) Z4 ?3 D3 k0 N* q├─(15) 神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版.pdf- L& D+ ]; m# x  v5 l
├─(16) 第01课 作业.txt
7 a/ }- L7 e) [! e9 P# V(2)\\第02课 线性神经网络;目录中文件数:13个
) k# w/ A; z3 w, g2 y├─(17) chapter9.rar( T, g( Y7 f& {( z
├─(18) DL02.pdf
& {2 v7 y, g7 W├─(19) DL02a.mp41 o4 z) g0 S* g: Z3 g3 t3 f
├─(20) DL02b.mp4
5 P/ i& c8 z9 \: e├─(21) DL02c.mp4
, [) K5 k6 O) q├─(22) DL02d.mp4
( I; H! g4 x( R  V$ l4 U9 ~├─(23) DL02e.mp46 u/ J# X9 `- a* ^* }
├─(24) DL02f.mp4
7 y. }& c4 i, L4 y├─(25) DL02g.mp4
1 n8 e( l2 G1 l- z7 \8 [├─(26) DL02h.mp4
7 z2 |! h& u0 t6 p/ c" d5 v! w* p├─(27) Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf& |/ H; Y) s9 x: |3 \5 L$ ~
├─(28) 基于BP网络的个人信贷信用评估.rar( v/ T$ [+ h+ S+ @
├─(29) 第02课 作业.txt8 s- |' S9 O$ E5 _* y
(3)\\第03课 BP神经网络应用;目录中文件数:15个9 e  e' X: T, I8 m' W2 F/ D
├─(30) BP神经网络实现图像压缩.rar% J1 c  S& s9 o  X1 H- x' u
├─(31) DL03.pdf
! P  \, G2 g, u├─(32) DL03a.mp4. S0 `  ?, q  i9 p% n) U, `
├─(33) DL03b.mp4
. l& @! T+ q3 q) O/ w  ?0 Z: ]6 m├─(34) DL03c.mp4
% ~. S! b, N3 v& [- n├─(35) DL03d.mp4
  X3 m0 G/ `( O├─(36) DL03e.mp4, V" A; L; X* ?) D
├─(37) DL03f.mp4
4 M$ m) l, [; m- P├─(38) DL03g.mp41 P# c, r1 @2 j9 k6 n
├─(39) DL03h.mp4
7 }$ l/ ]4 D; u* W6 \" J. Q├─(40) sparseae_exercise.part1.rar- W" m7 \5 w3 A( [0 y) P  L
├─(41) sparseae_exercise.part2.rar
9 L. a1 F+ C  h├─(42) sparseae_exercise.pdf
" q' Q9 R- Z+ P├─(43) sparseAutoencoder.pdf
: O" B# s7 J% e6 M5 p/ E% t' y├─(44) 第03课 作业.txt
" q; }; O6 E7 V) P! V$ 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' L4 I2 N4 i$ Q% e: n: k
├─(45) chapter9.rar
# u2 O" L, |( C├─(46) DL04.pdf2 M7 l) b9 u6 G- Z: t4 i
├─(47) DL04a.mp4& K5 e4 o" S- W5 U& P
├─(48) DL04b.mp40 R9 z3 b" {# b3 l
├─(49) DL04c.mp4
6 S! E0 m, t3 z/ J! @├─(50) DL04d.mp4* m  O  C7 b0 o3 a0 B/ E
├─(51) DL04e.mp4/ w0 E( o% r; t  C! ?4 A8 m
├─(52) DL04f.mp43 i! H4 I/ j8 g) E- }7 g
├─(53) DL04g.mp4
3 h; l. y" x& O6 O+ t. ^├─(54) DL04h.mp4: j3 b  W' q5 X6 c6 ~) L; c
├─(55) Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities.pdf
8 Y. Y: u% W4 E! d& \2 y├─(56) 第04课 作业.txt0 x7 ^# s# t. U6 @, T6 f. f
(5)\\第05课 模拟退火算法与Boltzmann机;目录中文件数:14个3 s# z: W. i  r2 Z1 U
├─(57) DL05.pdf' _6 ~8 s3 A3 L
├─(58) DL05a.mp4
+ [1 w$ @% U( M/ v& c; @) d( U├─(59) DL05b.mp43 |3 B: k! _, [4 G+ B
├─(60) DL05c.mp4. H; e  T. D3 j; _& O. r
├─(61) DL05d.mp4. }8 Y0 q4 D  x" U3 q
├─(62) DL05e.mp49 d0 W3 I9 O3 G3 O8 U
├─(63) DL05f.mp4' d9 d7 C+ H3 v4 V* K& i$ i. L
├─(64) DL05g.mp4
& Q$ P/ E2 F3 O% k; H2 n9 C9 C) N5 M8 B7 i├─(65) DL05h.mp46 _+ L$ K5 a7 \9 g
├─(66) LDA数学八卦.pdf
5 h2 d% K; T! J$ J├─(67) MATLAB神经网络原理与实例精解.zip
/ @+ g7 z5 m; R$ _( L# ?$ u: f8 S├─(68) pdp7.pdf
7 S* G4 v- |1 g  ~  V1 w: w. Y├─(69) TSP问题中国31城市数据.txt( e  b7 V) h, U" E% |1 a
├─(70) 第05课 作业.txt
2 [; R# ]# D2 i(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6 X) v, L7 n4 W! ~7 t
├─(71) An Introduction to Restricted Boltzmann Machines.pdf
: v0 R9 ?7 a: d) X  [* L├─(72) Classi_cation using Discriminative Restricted Boltzmann Machines.pdf) \' n- B; K6 f, F: m
├─(73) DL06.pdf
4 X! V' x2 h! n# y: o9 w$ \. |2 r├─(74) DL06a.mp4
; ?. Z8 L1 x$ E0 C! s├─(75) DL06b.mp4
. X* n% n( z$ i1 O4 w├─(76) DL06c.mp4( D% i. k6 N: i5 t: F* F4 P
├─(77) DL06d.mp4
4 M0 n+ {% C& g├─(78) DL06e.mp4/ g# U* m5 u  r0 F1 F9 f! U
├─(79) DL06f.mp40 L/ L+ i/ Z! M) w
├─(80) DL06g.mp4
1 g7 t; f" s  @, w├─(81) DL06h.mp4
; Q) F* c' j# x$ T* j* r├─(82) Hinton.SOM.pdf; a1 h6 p7 @) Q
├─(83) Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine.pdf6 e9 f  o4 [$ A: E9 b1 T& J
├─(84) Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.pdf2 W; Y3 o+ f4 ]6 S7 i
├─(85) Semantic Hashing.pdf4 c2 P6 `. u) b  e7 C
├─(86) Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence.pdf6 \3 S& T# S5 U' |
├─(87) 受限波尔兹曼机简介.pdf
1 h) q. {: t3 O+ q1 T) Q├─(88) 第06课 作业.txt& l4 G7 H/ O) S, m- s- O0 e; V
(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
* j& Q+ r9 y" M├─(89) DL07.pdf
$ c- V4 a9 M! c0 d4 z& r( k2 f  u) d├─(90) DL07a.mp4
) q% L  h8 i4 R) D0 V├─(91) DL07b.mp4
7 |7 P* ~7 y! k! E" j├─(92) DL07c.mp4
6 ^* _1 k6 h. i, S├─(93) DL07d.mp4- E3 k  u! t  B1 l$ @/ w; k( l
├─(94) DL07e.mp4
) j- Z, D4 k( L6 q9 R; g' S( {├─(95) DL07f.mp4- }( F# Z- \. @
├─(96) DL07g.mp43 d* g/ q# X2 ]! G% `# B6 \( o8 y
├─(97) DL07h.mp4
2 F+ h" @+ L- s* n/ I8 G+ Z├─(98) netflixICML.pdf
; E; ^5 w7 x2 X3 f) w$ n' V: s├─(99) nips01-discriminativegenerative.pdf
, N4 T& y. _9 z% ?├─(100) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.docx( C% `! m5 u# ?& o; M, T
├─(101) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.pdf
0 e6 s; I& I) ?# X├─(102) 第07课 作业.txt
3 P8 p$ t# A  \: x# ]8 V, r8 f4 E(8)\\第08课 万能逼近器:径向基神经网络 PCA与SVM神经网络;目录中文件数:17个
& m$ O# W' D# `1 d- i├─(103) cover.pdf+ A5 Z" J% W) S  u2 f* H$ N
├─(104) DL08.pdf
4 l' M( A% |0 }1 ?# f8 W├─(105) DL08a.mp41 C% u4 y+ Z. B! b
├─(106) DL08b.mp4
2 o0 U; ~* M# U0 ]/ j& m+ c├─(107) DL08c.mp48 G6 Y6 L, m9 I1 k) Y
├─(108) DL08d.mp4/ A$ }& N4 X( W( |
├─(109) DL08e.mp45 c& ], r1 I( ], X$ h. }% s. D0 ?7 K
├─(110) DL08f.mp4$ L. G0 d2 ?+ X( P. p
├─(111) DL08g.mp4
" r$ b5 ?0 a0 ?* s6 `# A( O. J├─(112) DL08h.mp4
) ]2 G+ x2 h- j5 @# O4 x8 F├─(113) Kernel_Methods_for_Pattern_Analysis.pdf) Q( a; i, ^" s, T7 J$ W
├─(114) Learning_with_Kernels.rar
; d4 ~' i% r2 y2 A3 B$ v├─(115) PRML.pdf
, x2 _. A* c6 _- |+ ?. k├─(116) PRML中文版.part1.rar9 p5 l' b) b- Z8 E
├─(117) PRML中文版.part2.rar$ U* _8 q& G. Z/ G
├─(118) PRML中文版.pdf
3 [. a5 A! n! l" t; V! O# C├─(119) 第08课 作业.txt. m) s' z0 o- e2 O% K  s0 i
(9)\\第09课 卷积神经网络;经典应用:MNIST手写体数字识别,Imagenet图像识别;目录中文件数:16个
1 b+ |; W3 j+ f  q( {├─(120) DL09.pdf
' p8 ?8 Q$ K& E$ y4 \9 e$ n6 h├─(121) DL09a.mp40 z5 o1 T' l, ~# A$ m  \3 ]0 {
├─(122) DL09b.mp4
" ~$ y$ r/ `9 {/ L' Q3 ]) C8 v9 i├─(123) DL09c.mp4* y' m3 ~/ a+ Z# O9 `' f6 w
├─(124) DL09d.mp4
/ H& w. e# [4 }- X6 N├─(125) DL09e.mp4- V+ \- e. A$ ~1 O6 w* C
├─(126) DL09f.mp49 @) Q$ G1 o" o
├─(127) DL09g.mp4
' k8 u* ]1 g5 s7 @2 S* f" u! P9 l" ?├─(128) DL09h.mp4# c7 S$ S8 [0 Q. A9 A1 h
├─(129) DL09i.mp44 }3 F" a& f/ L4 b2 W$ @5 y- N
├─(130) Gradient-based-learning-applied-to-document-recognition.pdf
  T; r3 V% g5 y5 {├─(131) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.pdf3 e2 w, M, f/ \) X- C8 ?5 e+ c0 H
├─(132) Notes on Convolutional Neural Networks.pdf
, g5 J0 X' j# _& n4 s" @: |├─(133) Understanding Convolutional Neural Networks (2016), J. Koushik [pdf] .pdf% w$ U2 v2 V. T. ]& G
├─(134) Understanding Deep Convolutional Networks.pdf& _6 ~( H' G5 p& Y
├─(135) 第09课 作业.txt8 R9 y' d  t; g+ b! _! X7 r0 g* J
(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: z9 j" T$ g' O+ W% E; K
├─(136) A survey of monte carlo tree search methods.pdf2 Y, M3 t6 e8 i8 k1 u. C% O
├─(137) BETTER COMPUTER GO PLAYER WITH NEURAL NETWORK.pdf
! t8 x. t' ~# ~! w8 R5 j- v├─(138) DL10.pdf
' |, g" T+ m% h5 ?( m7 a├─(139) DL10a.mp4
& b6 x2 y& m$ j0 r' r├─(140) DL10b.mp4$ q& b& U1 R" b$ V" }: \
├─(141) DL10c.mp4
! v5 b) B2 y6 B' j* J# A├─(142) DL10d.mp43 v- y0 ~0 _* s% i; r+ P
├─(143) DL10e.mp4: V9 S) |: G; Q6 B/ A4 o
├─(144) DL10f.mp4; _* x* V3 h2 v: C) L- F
├─(145) DL10g.mp4
! ~- M0 x* [3 M$ F  ^( d$ ?7 ^. `9 A├─(146) DL10h.mp47 @" P7 i4 s. D# X& M- N
├─(147) Mimicking go experts with convolutional neural networks.pdf/ `; t& ^: a  b
├─(148) Reinforcement learning and simulation-based search.pdf2 |  J5 y  |+ R% d3 w
├─(149) 第10课 作业.txt# k5 N1 t/ M8 A7 U3 c7 y
(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
. C4 v6 v9 T) ~6 `├─(150) Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
3 H" i& K& r: u# [1 t, m├─(151) DL11.pdf( y: O, B3 S, G
├─(152) DL11a.mp4- E# q2 a8 e: f+ j5 a, D# \
├─(153) DL11b.mp4
" T; s/ d  A+ c) M├─(154) DL11c.mp4% I$ c3 [( {4 n5 U/ r/ p5 [
├─(155) DL11d.mp42 d$ C, h, q9 `' @1 s
├─(156) DL11e.mp4; ?9 J7 F  |1 \% m, r
├─(157) DL11f.mp4
0 L9 d; x1 P' r: H. u  R# c- b├─(158) DL11g.mp4
- t+ `! c, V9 g- L: U3 r0 a├─(159) DL11h.mp4
; F5 }1 L2 j% z% q0 I. l├─(160) Human-level control through deep reinforcement learning.pdf
# |2 {, q/ j- y$ s8 R3 ~├─(161) Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory.pdf
# _/ p. P, A. y; d- ~├─(162) Identity Mappings in Deep Residual Networks.pdf- J1 A- v. z2 i6 V) v
├─(163) 第11课 作业.txt
" N$ F5 ~1 `( E4 y" _(12)\\第12课 递归神经网络;目录中文件数:15个& q4 v- C; f* T/ x& ~
├─(164) BackPropagation Through Time.pdf+ c  I' X8 o  S( `$ _4 [
├─(165) DL12.pdf
8 g6 U7 X$ A6 q) _* V├─(166) DL12a.mp4$ Z( k+ s$ y/ \8 T
├─(167) DL12b.mp4
9 e# P/ X. h/ B* Q+ Y$ A├─(168) DL12c.mp4
- U; b( A& s% [5 W6 v├─(169) DL12d.mp47 \/ k: G) ^) `- B  i
├─(170) DL12e.mp4
% _! R$ o2 J  [5 R* }├─(171) DL12f.mp4
# v2 T# [2 z* e$ x9 ?├─(172) DL12g.mp46 ~0 Y9 c+ X. [- z, Q
├─(173) DL12h.mp4) K4 n2 r- i$ v7 d) u
├─(174) Learning_Long-Term_Dependencies_with_Gradient_Descent_is_Difficult.pdf
0 F4 e8 @5 k! g* |├─(175) LONG SHORT-TERM MEMORY.pdf
, ]( E- e3 r: f  n5 ]5 L& r: }├─(176) Supervised-Sequence-Labelling-with-Recurrent-Neural-Networks.pdf8 v; U' s& B( J3 }" S6 g
├─(177) 第12课 作业.txt( Y9 ?" Z& |0 h' K0 Z/ S
├─(178) 第12课课堂代码.rar5 ^4 G7 R$ Q% E6 c$ \# ?

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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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