深度学习与TensorFlow 2入门实战（完整版）

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│  TensorFlow-2.x-Tutorials-master.zip3 P5 i7 K. _( u7 r │  深度进修与TF-PPT和代.zip │  源代码和PPT在Github下载.txt, b! m% @; }* x) S' l │  3 E& v% M; w; }+ A ├─01.深度进修初见  ?6 I3 J4 D% S0 k4 @; m │      课时1 深度进修框架先容-1.mp4 │      课时2 深度进修框架先容-2.mp4 │      课时3 开辟情况安装-1.mp43 Q5 e2 R" i2 M; k  z │      课时4 开辟情况安装-2.mp4. `* U/ s& y6 X: J5 P- c │        X8 o7 U( J2 S ├─02.【选看】开辟情况全程实录 │      课时10 Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4 │      课时5 win10平台实录-1.mp4 │      课时6 win10平台实录-2.mp45 z! b& X/ `7 j: `5 _ │      课时7 Ubuntu平台实录-cuda安装.mp49 W3 c% {- T  Y │      课时8 Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp44 t2 [5 B1 j3 V/ s; T0 ^4 c- o │      课时9 Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4! I! t6 a9 _6 q2 @ │       ├─03.回归题目 │      课时11 线性回归-1.mp43 A( P8 [5 s. ^; X% A │      课时12 线性回归-2.mp47 H1 a/ I* \( I6 ^" S/ X6 `* E! \: M │      课时13 回归题目实战-1.mp4 │      课时14 回归题目实战-2.mp4; k! w$ @7 Q( X& m8 B; k │      课时15 手写数字题目-1.mp4 │      课时16 手写数字题目-2.mp48 u$ p7 C5 [9 }: U; b5 ~/ Y │      课时17 手写数字题目-3.mp4$ }- x! ^0 G5 D0 e% y/ l/ A │      课时18 手写数字题目初体验-1.mp4 │      课时19 手写数字题目初体验-2.mp4 │       ├─04.Tensorflow 2根本操纵1 z5 J" P! n3 c1 K3 n9 ^4 Q │      课时20 tensorflow数据范例-1.mp4 │      课时21 tensorflow数据范例-2.mp45 g) K& G+ i( [3 e; s │      课时22 建立Tensor-1.mp4 │      课时23 建立Tensor-2.mp4 │      课时24 建立Tensor-3.mp4 │      课时25 索引与切片-1.mp4+ h- K7 Q, A& F9 z1 a. f, o │      课时26 索引与切片-2.mp4 │      课时27 索引与切片-3.mp4 │      课时28 索引与切片-4.mp4: a6 J" [1 @! Z' b3 s+ c' p │      课时29 索引与切片-5.mp4# u3 ?0 {& E% H6 Y+ ]7 M9 H │      课时30 维度变更-1.mp4. b9 j% c; p1 x9 N: L0 i. K! M │      课时31 维度变更-2.mp4 │      课时32 维度变更-3.mp4) Z6 o2 j- Z( m/ m │      课时33 Broadcasting-1.mp4 │      课时34 Broadcasting-2.mp4$ b( F- M0 `. x1 E7 q │      课时35 数学运算.mp41 |3 K! |2 |8 R/ S  T" [ │      课时36 前向传布（张量）-实战-1.mp4 │      课时37 前向传布（张量）-实战-2.mp49 j" u: ^/ r% K, R! c- |0 j# I │      课时38 前向传布（张量）-实战-3.mp4 │      课时39 前向传布（张量）-实战-4.mp4 │      % r) F5 I3 e2 q ├─05.tensorflow 2高阶操纵* N. ]  R' d: ?. K │      课时40 合并与朋分.mp4 │      课时41 数据统计.mp4; V3 M" J+ {& Z8 [' t │      课时42 张量排序-1.mp41 u) n& F# A* W& G' m: `. I0 a4 ~ │      课时43 张量排序-2.mp4 │      课时44 添补与复制.mp4 │      课时45 张量限幅-1.mp40 p- ]8 B6 y5 J% R, A2 a4 C* W │      课时46 张量限幅-2.mp4; z; |. c% u! [' E │      课时47 高阶操纵-1.mp4 │      课时48 高阶操纵-2.mp4/ _; ~  x$ }1 \/ X! n' ? │      " V1 w( D% u& @1 p) A& b ├─06 神经收集与全毗连层 │      课时49 数据加载-1.mp4 │      课时50 数据加载-2.mp48 [3 Q& r# _! m │      课时51 数据加载-3.mp4 │      课时52 测试（张量）实战.mp4 │      课时53 全毗连层-1.mp4 │      课时54 全毗连层-2.mp4, w: H/ @% q5 z& }* O* ? │      课时55 输出方式.mp4 │      课时56 误差计较-1.mp4$ [, F0 r  r3 t0 c │      课时57 误差计较-2.mp4 │      课时58 误差计较-3.mp4 │       ├─07 随机梯度下降 │      课时59 梯度下降-简介-1.mp4 │      课时60 梯度下降-简介-2.mp44 ^" y/ K9 G; \+ _) y" Z/ M/ P │      课时61 常见函数的梯度.mp4 │      课时62 激活函数及其梯度.mp4* _3 o& Z6 J$ M5 x! s+ r% G' E │      课时63 损失函数及其梯度-1.mp4 │      课时64 损失函数及其梯度-2.mp4 │      课时65 单输出感知机梯度.mp4 │      课时66 多输出感知机梯度.mp48 A" Q/ ]- e2 K │      课时67 链式法例.mp47 v! w8 E0 G0 n$ U5 L0 {: Q! _7 @ │      课时68 反向传布算法-1.mp4# s8 b8 L1 X! k9 a. L" N │      课时69 反向传布算法-2.mp4& ]  X+ ~, b# h& v, p% e │      课时70 函数优化实战.mp4 │      课时71 手写数字题目实战（层）-1.mp4. d7 S( e# D+ X9 ~- S6 P4 h- u  @ │      课时72 手写数字题目实战（层）-2.mp4 │      课时73 手写数字题目实战（层）-3.mp4- e! B- G  k$ Z │      课时74 TensorBoard可视化-1.mp4; Y' P! I8 F+ f2 f% b+ o │      课时75 TensorBoard可视化-2.mp4 │       ├─08.Keras高层接口 │      课时76 Keras高层API-1.mp4 │      课时77 Keras高层API-2.mp4 │      课时78 Keras高层API-3.mp4 │      课时79 自界说层或收集-1.mp4 │      课时80 自界说层或收集-2.mp4 │      课时81 模子保存与加载.mp42 c! y! ^, D- G* [8 L# x5 ^ │      课时82 CIFAR10自界说收集实战-1.mp4 │      课时83 CIFAR10自界说收集实战-2.mp4  d# g8 T: f% {0 S& V5 f │      课时84 CIFAR10自界说收集实战-3.mp4 │       ├─09.过拟合3 t* W7 I2 B" F$ z1 R. Y │      课时 89 动量与进修率.mp48 H& L+ a* V4 E+ y1 ? │      课时85 过拟合与欠拟合.mp4 │      课时86 穿插考证-1.mp4 │      课时87 穿插考证-2.mp4 │      课时88 Regularization.mp47 N& L+ W+ J5 m" n  d. i1 X │      课时90 Early stopping，Dropout.mp4# x/ q/ J5 j" ~4 I, L │       ├─10.卷积神经收集 │  │  课时100 典范卷积收集VGG, GoogLeNet, Inception-2.mp4; {  Y* z3 {6 N# { │  │  课时102 ResNet, DenseNet - 1.mp4 │  │  课时103 ResNet, DenseNet - 2.mp4; x" N+ i0 b/ M  v" S3 L3 @ │  │  课时104 ResNet实战-1.mp4# C% U0 j( c" H/ C │  │  课时105 ResNet实战-2.mp40 L$ |" P+ \5 R. k% o/ c$ b# n' U │  │  课时106 ResNet实战-3.mp4 │  │  课时107 ResNet实战-4.mp4 │  │  课时86 什么是卷积-1.mp4 │  │  课时87 什么是卷积-2.mp46 @% I5 }$ c) n3 L │  │  课时88 什么是卷积-3.mp4  {& c9 |) b' _" S8 [0 A │  │  课时89 什么是卷积-4.mp42 J" j/ {1 c  U; C8 y │  │  课时90 卷积神经收集-1.mp4 │  │  课时91 卷积神经收集-2.mp4 │  │  课时92 卷积神经收集-3.mp42 t# U  c& \. u- ] │  │  课时93 卷积神经收集-4.mp4 │  │  课时94 池化与采样.mp4* A3 G5 d7 p: x* O │  │  课时95 CIFAR100与VGG13实战-1.mp40 O5 p4 ]2 D' j9 ]: f/ U/ M- \1 W │  │  课时96 CIFAR100与VGG13实战-2.mp4 │  │  课时97 CIFAR100与VGG13实战-3.mp4: {& ]* i3 m) l2 `8 |& B: u  U │  │  课时98 CIFAR100与VGG13实战-4.mp4 │  │  课时99 典范卷积收集VGG, GoogLeNet, Inception-1.mp4# A7 \9 Q  {- e3 k9 f- Y │  │   │  └─课时101 BatchNorm% P! x/ q1 u9 m │          batchnorm1.mp4 │          batchnorm2 .mp4 │          ├─11.循环神经收集RNN3 O8 c* ?- k9 [* w' ~( [4 \4 m2 R0 p │      GRU道理与实战.mp4 │      lstm-1.mp4 │      lstm-2.mp4) c, S3 u7 J/ v: r6 s( b │      LSTM实战.mp4 │      梯度弥散与梯度爆炸.mp4 │      课时108 序列暗示方式-1.mp4 │      课时109 序列暗示方式-2.mp4 │      课时110 循环神经收集层-1.mp40 d' P4 a3 H1 {$ m' m │      课时111 循环神经收集层-2.mp4. u" T7 ?: N' y5 {' J# [ │      课时112 RNNCell利用-1.mp41 h% l. t3 u. [& ^3 }3 p │      课时113 RNNCell利用-2.mp4, o7 q. A# {! @1 R* F& o+ X │      课时114 RNN与感情分类题目实战-加载IMDB数据集.mp4 │      课时115 RNN与感情分类题目实战-单层RNN Cell.mp42 I% X" E5 k9 }2 E3 k │      课时116 RNN与感情分类题目实战-收集练习.mp4' t" I* c2 d+ I1 t. w# g+ q. Q$ E │      课时117 RNN与感情分类题目实战-多层RNN Cel.mp4 │       ├─12.自编码器Auto-Encoders │      课时119 无监视进修.mp4* {3 y) A7 _2 {+ q! W# v& o │      课时120 Auto-Encoders道理.mp4: Z# H" b: m" I  { │      课时121 Auto-Encoders变种.mp4 │      课时122 Adversarial Auto-Encoders.mp4$ ^' Y9 I; o7 L4 T4 x( K │      课时123 Variational Auto-Encoders引入.mp4. H# a3 l& ^+ z  d' [$ S# F │      课时124 Reparameterization Trick.mp4 │      课时125 Variational Auto-Encoders道理.mp4 │      课时126 Auto-Encoders实战-建立编解码器.mp40 J$ m* g- q5 ] │      课时127 Auto-Encoders实战-练习.mp46 Z  H/ v' p) W4 p │      课时128 Auto-Encoders实战-测试.mp4* Z; {  w7 E! a8 m8 a  ^( R/ D  h5 j │      课时129 VAE实战-建立收集.mp4/ ^" w5 B  j$ n+ d │      课时130 VAE实战-KL Divergence计较.mp4 │      课时131 VAE实战-练习与测试.mp4 │       ├─13.匹敌天生收集GAN │      课时132 数据的散布.mp4 │      课时133 画家的长大过程.mp42 K# {9 z7 _2 y1 i$ g │      课时134 GAN道理.mp4 │      课时135 纳什平衡-D.mp4& s; C/ N* t0 I7 ?+ j5 g │      课时136 纳什平衡-G.mp4 │      课时137 JS散度的缺点.mp4 │      课时138 EM间隔.mp4 │      课时139 WGAN-GP道理.mp4, ^* n; r. ]+ D5 ^+ U │      课时140 GAN实战-.mp4- a1 A7 s" e) f │      课时141 GAN实战-2.mp4 │      课时142 GAN实战-3.mp4 │      课时143 GAN实战-4.mp4 │      课时144 GAN实战-5.mp4 │      课时145 GAN实战-6.mp4/ u$ E7 I. m4 j6 D) a( v1 @  w5 ^ │      课时146 WGAN实战-1.mp4 │      课时147 WGAN实战-2.mp4 │       ├─14.【选看】野生智能成长简史+ J. e; {$ R+ U │      课时148 生物神经元结构.mp4' U" @2 l$ `/ h5 [ │      课时149 感知机的提出.mp4 │      课时150 BP神经收集.mp4" h7 U* f1 N* @; O/ P4 _2 v │      课时151 CNN和LSTM的发现.mp4 │      课时152 野生智能低谷.mp4 │      课时153 深度进修的诞生.mp46 ], p8 q  G5 z- c3 q4 W5 K │      课时154 深度进修的爆发.mp4 │      * J5 @8 t) ~* ^- f) L ├─15.【选看】Numpy实战BP神经收集 │      课时155 权值的暗示.mp4- g' F; I+ i+ p1 L3 ~* k. ]8 a7 m │      课时156 多层感知机的实现.mp4, q; `3 q3 X  v │      课时157 BP神经收集前向传布.mp4' }4 w$ _- i$ f3 i │      课时158 BP神经收集反向传布-1.mp4  n0 D3 Y: a$ t& M1 W( }2 w │      课时159 BP神经收集反向传布-.mp4 │      课时160 BP神经收集反向传布-3.mp44 t5 A$ D4 c; e9 ?9 S( c0 N │      课时161 多层感知机的练习.mp4' z/ U; s7 N3 w. u2 i │      课时162 多层感知机的测试.mp4% }8 @0 k8 f, s9 j7 n# M* Y9 U │      课时163 实战小结.mp42 j" v7 d. C# q8 ? │      ! C0 u9 Z# o& Q1 w ├─电子书' N) m% ]7 s( C% r3 m: K) W. ^' Z │      花书-中文版.pdf │      花书-深度进修-Eng.pdf% U/ r! v1 A$ `: K$ Y4 ^ │       ├─课程安装软件-Ubuntu 18.04 │      Anaconda3-2019.03-linux-x86_64.sh │      cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb │      cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz │      pycharm-community-2019.1.1.tar.gz │      2 y& T3 ?  B/ p5 d5 C8 r/ S └─课程安装软件-Win10         Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe# e, B$ n+ O" o, Q2 A; e* G' e         cuda_10.0.130_411.31_win10.exe         cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56.zip         pycharm-community-2019.1.1.exe 下载地址： 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复