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
7 M0 e* K% y- {4 R' i8 w  b/ ?* n1 P(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
0 a% z" ^3 S% f# T├─(1) deep learning by bengio.pdf
├─(2) DL01.pdf
7 q5 m7 L5 ~- k. Q. g* v& k% b├─(3) DL01a.mp4
0 V; O& @; d4 R: G/ ~/ f" l0 I├─(4) DL01b.mp4
├─(5) DL01c.mp4
; X" ^1 B# ]; V├─(6) DL01d.mp4
7 K& M- v  b+ P& o├─(7) DL01e.mp4
├─(8) DL01f.mp4
1 P; I) h: z! j7 n& ~/ D+ O├─(9) DL01g.mp4
3 u* w/ Z2 _$ ]! |5 ~├─(10) DL01h.mp4
7 b% s+ x' m. E5 \3 g: l% p4 \├─(11) MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf
├─(12) Rosenblatt58Perceptron.pdf
├─(13) 人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf
- R! S; `& s4 x% G├─(14) 神经网络与机器学习（原书第3版）.pdf
├─(15) 神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版.pdf
├─(16) 第01课 作业.txt
(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
├─(22) DL02d.mp4
$ M6 F  Q! J; y' m) D├─(23) DL02e.mp4
5 n: D2 J- D) c, E6 H├─(24) DL02f.mp4
├─(25) DL02g.mp4
├─(26) DL02h.mp4
9 [2 T2 W* V+ u( R├─(27) Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf
7 @4 V& D& x$ S5 f: N├─(28) 基于BP网络的个人信贷信用评估.rar
' p1 x+ k- Y; r& C4 n├─(29) 第02课 作业.txt
(3)\\第03课 BP神经网络应用；目录中文件数:15个
. i! m& J, Z) f  B/ k├─(30) BP神经网络实现图像压缩.rar
├─(31) DL03.pdf
├─(32) DL03a.mp4
├─(33) DL03b.mp4
5 `$ _( J' V# L├─(34) DL03c.mp4
├─(35) DL03d.mp4
├─(36) DL03e.mp4
├─(37) DL03f.mp4
  t/ l9 q. }( W9 x├─(38) DL03g.mp4
├─(39) DL03h.mp4
├─(40) sparseae_exercise.part1.rar
) {1 t& }/ i& Y7 G+ a├─(41) sparseae_exercise.part2.rar
├─(42) sparseae_exercise.pdf
6 f7 p1 W% z% A% j# M. c& S% R├─(43) sparseAutoencoder.pdf
: K5 v& l; L6 U0 s├─(44) 第03课 作业.txt
(4)\\第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络；目录中文件数:12个
, O5 u1 D; U4 Y6 `5 l├─(45) chapter9.rar
├─(46) DL04.pdf
├─(47) DL04a.mp4
├─(48) DL04b.mp4
9 S. l* `; Y2 T! O' n6 v. ~% D├─(49) DL04c.mp4
├─(50) DL04d.mp4
├─(51) DL04e.mp4
/ h, W- ]0 I( `/ w7 {3 B├─(52) DL04f.mp4
├─(53) DL04g.mp4
; w  Y& ]' ~% g& E* b: M├─(54) DL04h.mp4
├─(55) Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities.pdf
├─(56) 第04课 作业.txt
. k  Q  z/ j. Q' z. m7 [' I) T(5)\\第05课 模拟退火算法与Boltzmann机；目录中文件数:14个
# ^& p+ F$ S- Z1 V├─(57) DL05.pdf
8 v- J: C6 V8 e% f) n7 `+ c6 l1 l├─(58) DL05a.mp4
) ?* H# ~& @0 z├─(59) DL05b.mp4
├─(60) DL05c.mp4
/ f" Y1 J  \9 c7 V% }1 {' Y├─(61) DL05d.mp4
, n& T# M( e/ y. B├─(62) DL05e.mp4
├─(63) DL05f.mp4
├─(64) DL05g.mp4
├─(65) DL05h.mp4
5 J! I7 K* Y4 P" S& k$ k( S) [├─(66) LDA数学八卦.pdf
3 A7 a: \9 |# P" p├─(67) MATLAB神经网络原理与实例精解.zip
├─(68) pdp7.pdf
% g2 h9 U; d4 h4 K) s├─(69) TSP问题中国31城市数据.txt
  j# D7 D" x! x  ~" s├─(70) 第05课 作业.txt
(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
* t/ O* G( ~5 F7 G( s( Y. R8 j* [├─(71) An Introduction to Restricted Boltzmann Machines.pdf
9 R5 W& y3 U( v. M  \├─(72) Classi_cation using Discriminative Restricted Boltzmann Machines.pdf
├─(73) DL06.pdf
1 a& n9 M- X9 L( E. P0 a$ J: ~2 I├─(74) DL06a.mp4
. f; H# w0 _% l; I( d* L4 M├─(75) DL06b.mp4
! z3 k1 r; N7 Q# G& _; H├─(76) DL06c.mp4
├─(77) DL06d.mp4
- b: c/ {& u9 Q7 _$ Y├─(78) DL06e.mp4
' i1 O7 }% S+ R3 V├─(79) DL06f.mp4
├─(80) DL06g.mp4
8 E" x; c; i. X├─(81) DL06h.mp4
├─(82) Hinton.SOM.pdf
% [9 Q7 {9 _: ?, F% b├─(83) Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine.pdf
5 g" Z' u) K. ]0 C' J( k' f: E  a├─(84) Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.pdf
+ i) x0 v* `% t- ~* g├─(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
0 m3 G6 O( D5 F% K(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
# p; S8 W: Z4 p├─(89) DL07.pdf
├─(90) DL07a.mp4
* R3 T& i' L0 j4 ?8 ]1 U├─(91) DL07b.mp4
├─(92) DL07c.mp4
├─(93) DL07d.mp4
├─(94) DL07e.mp4
! H/ O( V  R0 j! ?( N5 s├─(95) DL07f.mp4
├─(96) DL07g.mp4
$ N% W! Y8 \) O: Z├─(97) DL07h.mp4
├─(98) netflixICML.pdf
├─(99) nips01-discriminativegenerative.pdf
, A" \7 Q# m7 A├─(100) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.docx
├─(101) Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering - 论文阅读笔记.pdf
) H( C2 R2 |# ]0 C0 a# G├─(102) 第07课 作业.txt
(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
├─(103) cover.pdf
├─(104) DL08.pdf
& f' Z) L) G( W4 k├─(105) DL08a.mp4
# q7 V8 u) p9 r( n5 R' @├─(106) DL08b.mp4
├─(107) DL08c.mp4
* X" Y- q4 h3 `9 [3 f& k3 l/ e├─(108) DL08d.mp4
6 u) U( O2 J9 u- G$ Q8 [. Y" A├─(109) DL08e.mp4
* B' {4 W& E: L2 h( S$ a  S: p+ l0 d├─(110) DL08f.mp4
├─(111) DL08g.mp4
├─(112) DL08h.mp4
' o/ j9 ]4 a  {1 S├─(113) Kernel_Methods_for_Pattern_Analysis.pdf
: b; q7 c& G' I: V├─(114) Learning_with_Kernels.rar
├─(115) PRML.pdf
├─(116) PRML中文版.part1.rar
" C. B2 g3 E# ]$ U├─(117) PRML中文版.part2.rar
  N  S9 |- y: F0 f* X├─(118) PRML中文版.pdf
├─(119) 第08课 作业.txt
# u% {9 R$ u8 Q5 w(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
├─(120) DL09.pdf
├─(121) DL09a.mp4
/ k& G, \0 K4 g( m├─(122) DL09b.mp4
├─(123) DL09c.mp4
├─(124) DL09d.mp4
, i1 F6 i' n/ T! _6 w├─(125) DL09e.mp4
6 S$ R7 O6 Q9 d! P* \├─(126) DL09f.mp4
├─(127) DL09g.mp4
5 d+ ?& M4 ]! u) ]! P1 r# ^; U├─(128) DL09h.mp4
" z2 l$ O  E2 t. E4 |& T├─(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
├─(133) Understanding Convolutional Neural Networks (2016), J. Koushik [pdf] .pdf
5 l; e9 \3 X1 j9 i├─(134) Understanding Deep Convolutional Networks.pdf
├─(135) 第09课 作业.txt
2 H; Q6 A' Y2 \4 _; }5 o6 G(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
├─(137) BETTER COMPUTER GO PLAYER WITH NEURAL NETWORK.pdf
) C9 q" y3 U# {2 k- M& u2 m- p├─(138) DL10.pdf
2 i; S1 h/ j; G  X$ q) n4 Y├─(139) DL10a.mp4
6 ^9 g) Z9 x9 \; V/ \7 [) h├─(140) DL10b.mp4
! O. E& H" t% p; u/ Q# L( e├─(141) DL10c.mp4
: O' U$ o& j& S( K% S* u├─(142) DL10d.mp4
3 R, z! U0 z6 V' p) f& S8 F7 W├─(143) DL10e.mp4
├─(144) DL10f.mp4
├─(145) DL10g.mp4
. j/ \4 [- C. Q: E├─(146) DL10h.mp4
├─(147) Mimicking go experts with convolutional neural networks.pdf
7 M' S: X$ _/ ]1 u- G  b2 ]4 N$ k% Z├─(148) Reinforcement learning and simulation-based search.pdf
├─(149) 第10课 作业.txt
4 n  u5 `& J$ L6 O' 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
├─(150) Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
├─(151) DL11.pdf
3 t2 [8 H+ J; s- I7 d├─(152) DL11a.mp4
% x6 a; n5 C. z2 H7 `( c3 m0 P├─(153) DL11b.mp4
├─(154) DL11c.mp4
├─(155) DL11d.mp4
├─(156) DL11e.mp4
6 I: I7 g# X1 c; p: l( A; K6 W├─(157) DL11f.mp4
├─(158) DL11g.mp4
3 z& ~; D7 E2 m. ]6 e' s├─(159) DL11h.mp4
├─(160) Human-level control through deep reinforcement learning.pdf
+ {+ A  Q& [3 |$ @├─(161) Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory.pdf
├─(162) Identity Mappings in Deep Residual Networks.pdf
1 \. S9 k3 x. w+ C├─(163) 第11课 作业.txt
(12)\\第12课 递归神经网络；目录中文件数:15个
! A5 e) D7 S7 k├─(164) BackPropagation Through Time.pdf
" Y3 J% T" \5 p- B$ o├─(165) DL12.pdf
9 E, M$ N4 r/ S8 p├─(166) DL12a.mp4
├─(167) DL12b.mp4
2 {/ ?. _. O' j. i) N9 _├─(168) DL12c.mp4
├─(169) DL12d.mp4
├─(170) DL12e.mp4
├─(171) DL12f.mp4
├─(172) DL12g.mp4
├─(173) DL12h.mp4
├─(174) Learning_Long-Term_Dependencies_with_Gradient_Descent_is_Difficult.pdf
├─(175) LONG SHORT-TERM MEMORY.pdf
├─(176) Supervised-Sequence-Labelling-with-Recurrent-Neural-Networks.pdf
├─(177) 第12课 作业.txt
├─(178) 第12课课堂代码.rar

视频截图
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