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深度学习与TensorFlow2入门实战（完整版）2019新品
│深度学习与TF-PPT和代.zip
│源代码和PPT在Github下载.txt
├─01.深度学习初见
│课时1深度学习框架介绍-1.mp4
│课时2深度学习框架介绍-2.mp4
│课时3开发环境安装-1.mp4
│课时4开发环境安装-2.mp4
├─02.【选看】开发环境全程实录
│课时10Ubuntu平台实录-pycharm安装.mp4
│课时5win10平台实录-1.mp4
│课时6win10平台实录-2.mp4
│课时7Ubuntu平台实录-cuda安装.mp4
│课时8Ubuntu平台实录-anaconda安装.mp4
│课时9Ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装.mp4
├─03.回归问题
│课时11线忄生回归-1.mp4
│课时12线忄生回归-2.mp4
│课时13回归问题实战-1.mp4
│课时14回归问题实战-2.mp4
│课时15手写数字问题-1.mp4
│课时16手写数字问题-2.mp4
│课时17手写数字问题-3.mp4
│课时18手写数字问题初体验-1.mp4
│课时1
9手写数字问题初体验-2.mp4
├─04.Tensorflow2基础操作
│课时20tensorflow数据类型-1.mp4
│课时21tensorflow数据类型-2.mp4
│课时22创建Tensor-1.mp4
│课时23创建Tensor-2.mp4
│课时24创建Tensor-3.mp4
│课时25索引与切片-1.mp4
│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
│课时29索引与切片-5.mp4
│课时30维度变换-1.mp4
│课时31维度变换-2.mp4
│课时32维度变换-3.mp4
│课时33Broadcasting-1.mp4
│课时34Broadcasting-2.mp4
│课时35数学运算.mp4
│课时36前向传播（张量）-实战-1.mp4
│课时37前向传播（张量）-实战-2.mp4
│课时38前向传播（张量）-实战-3.mp4
│课时39前向传播（张量）-实战-4.mp4
├─05.tensorflow2高阶操作
│课时40合并与分割.mp4
│课时41数据统计.mp4
│课时42张量排序-1.mp4
│课时43张量排序-2.mp4
│课时44填充与复制.mp4
│课时45张量限幅-1.mp4
│课时46张量限幅-2.mp4
课时47高阶操作-1.mp4
│课时48高阶操作-2.mp4
├─06神经网络与全连接层
│课时49数据加载-1.mp4
│课时50数据加载-2.mp4
│课时51数据加载-3.mp4
│课时52测试（张量）实战.mp4
│课时53全连接层-1.mp4
│课时54全连接层-2.mp4
│课时55输出方式.mp4
│课时56误差计算-1.mp4
│课时57误差计算-2.mp4
│课时58误差计算-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.mp4
│课时61常见函数的梯度.mp4
│课时62激活函数及其梯度.mp4
│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.mp4
│课时
67链式法则.mp4
│课时68反向传播算法-1.mp4
│课时69反向传播算法-2.mp4
│课时70函数优化实战.mp4
│课时71手写数字问题实战（层）-1.mp4
│课时72手写数字问题实战（层）-2.mp4
│课时73手写数字问题实战（层）-3.mp4
│课时74TensorBoard可视化-1.mp4
│课时75TensorBoard可视化-2.mp4
├─08.Keras高层接口
│课时76Keras高层API-1.mp4
│课时77Keras高层API-2.mp4
│课时78Keras高层API-3.mp4
│课时79自定义层或网络-1.mp4
│课时80自定义层或网络-2.mp4
│课时81模型保存与加载.mp4
│课时82CIFAR10自定义网络实战-1.mp4
│课时83CIFAR10自定义网络实战-2.mp4
│课时84CIFAR10自定义网络实战-3.mp4
├─09.过拟合
│课时89动量与学习率.mp4
│课时85过拟合与欠拟合.mp4
│课时86交叉验证-1.mp4
│课时87交叉验证-2.mp4
│课时88Regularization.mp4
│课时90Earlystopping，Dropout.mp4
├─10.卷积神经网络
│课时100经典卷积网络VGG,GoogLeNet,Inception-2.mp4
││课时102ResNet,DenseNet-1.mp4
││课时103ResNet,DenseNet-2.mp4
││课时104ResNet实战-1.mp4
││课时105ResNet实战-2.mp4
││课时106ResNet实战-3.mp4
││课时107ResNet实战-4.mp4
││课时86什么是卷积-1.mp4
││课时87什么是卷积-2.mp4
││课时88什么是卷积-3.mp4
││课时89什么是卷积-4.mp4
││课时90卷积神经网络-1.mp4
││课时91卷积神经网络-2.mp4
││课时92卷积神经网络-3.mp4
││课时93卷积神经网络-4.mp4
││课时94池化与采样.mp4
││课时95CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
││课时96CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
││课时97CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
││课时98CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
││课时99经典卷积网络VGG,GoogLeNet,Inception-1.mp4
│└─课时101BatchNorm
├─11.循环神经网络RNN
│GRU原理与实战.mp4
│LSTM实战.mp4
│梯度弥散与梯度爆炸.mp4
│课时108序列表示方法-1.mp4
│课时109序列表示方法-2.mp4
│课时110循环神经网络层-1.mp4
│课时111循环神经网络层-2.mp4
│课时112RNNCell使用-1.mp4
│课时113RNNCell使用-2.mp4
│课时114RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集.mp4
│课时115RNN与情感分类问题实战-单层RNNCell.mp4
│课时116RNN与情感分类问题实战-网络训练.mp4
│课时117RNN与情感分类问题实战-多层RNNCel.mp4
├─12.自编码器Auto-Encoders
│课时119无监督学习.mp4
│课时120Auto-Encoders原理.mp4
│课时121Auto-Encoders变种.mp4
│课时122AdversarialAuto-Encoders.mp4
│课时123VariationalAuto-Encoders引入.mp4
│课时124ReparameterizationTrick.mp4
│课时125VariationalAuto-Encoders原理.mp4
│课时126Auto-Encoders实战-创建编解码器.mp4
│课时127Auto-Encoders实战-训练.mp4
│课时128Auto-Encoders实战-测试.mp4
│课时129VAE实战-创建网络.mp4

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