coursera 深度学习tb_deeplearning中英文字幕视频教程

├─01.神经网络和深度学习
│ ├─1.第一周 深度学习概论
│ │ 1.1 欢迎.mkv
│ │ 1.2 什么是神经网络?.mkv
│ │ 1.3 用神经网络进行监督学习.mkv
│ │ 1.4 为什么深度学习会鼓起?.mkv
│ │ 1.5 关于这门课.mkv
│ │ 1.6 课程资源.mkv
│ │ 第一周quiz小查验.pdf
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─2.第二周 神经网络基础
│ │ 2.1 二分分类.mkv
│ │ 2.2 logistic 回归.mkv
│ │ 2.3 logistic 回归丢失函数.mkv
│ │ 2.4 梯度下降法.mkv
│ │ 2.5 导数.mkv
│ │ 2.6 更多导数的比如.mkv
│ │ 2.7 核算图.mkv
│ │ 2.8 核算图的导数核算.mkv
│ │ 2.9 logistic 回归中的梯度下降法.mkv
│ │ 2.10 m 个样本的梯度下降.mkv
│ │ 2.11 向量化.mkv
│ │ 2.12 向量化的更多比如.mkv
│ │ 2.13 向量化 logistic 回归.mkv
│ │ 2.14 向量化 logistic 回归的梯度输出.mkv
│ │ 2.15 python 中的播送.mkv
│ │ 2.16 关于 python _ numpy 向量的阐明.mkv
│ │ 2.17 Jupyter _ ipython 笔记本的快速攻略.mkv
│ │ 2.18 (选修)logistic 丢失函数的解说.mkv
│ │ 第二周quiz小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─3.第三周 浅层神经网络
│ │ 3.1 神经网络概览.mkv
│ │ 3.2 神经网络表明.mkv
│ │ 3.3 核算神经网络的输出.mkv
│ │ 3.4 多个比如中的向量化.mkv
│ │ 3.5 向量化完成的解说.mkv
│ │ 3.6 激活函数.mkv
│ │ 3.7 为什么需求非线性激活函数?.mkv
│ │ 3.8 激活函数的导数.mkv
│ │ 3.9 神经网络的梯度下降法.mkv
│ │ 3.10 反向传达直观学习.mkv
│ │ 3.11 随机初始化.mkv
│ │ 第三周quiz小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─4.第四周 深层神经网络
│ │ 4.1 深层神经网络.mkv
│ │ 4.2 深层网络中的前向传达.mkv
│ │ 4.3 核对矩阵的维数.mkv
│ │ 4.4 为什么运用深层表明.mkv
│ │ 4.5 建立深层神经网络块.mkv
│ │ 4.6 前向和反向传达.mkv
│ │ 4.7 参数 VS 超参数.mkv
│ │ 4.8 这和大脑有什么关系?.mkv
│ │ 第四周quiz小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ └─5.人工智能职业大师访谈
│ 1. 吴恩达采访 Geoffrey Hinton.mkv
│ 2. 吴恩达采访 Pieter Abbeel.mkv
│ 3. 吴恩达采访 Ian Goodfellow.mkv

├─02.改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化
│ ├─1.第一周 深度学习的有用层面
│ │ 1.1 练习_开发_检验集.mkv
│ │ 1.2 差错_方差.mkv
│ │ 1.3 机器学习基础.mkv
│ │ 1.4 正则化.mkv
│ │ 1.5 为什么正则化能够削减过拟合?.mkv
│ │ 1.6 Dropout 正则化.mkv
│ │ 1.7 了解 Dropout.mkv
│ │ 1.8 其他正则化办法.mkv
│ │ 1.9 归一化输入.mkv
│ │ 1.10 梯度消失与梯度爆破.mkv
│ │ 1.11 神经网络的权重初始化.mkv
│ │ 1.12 梯度的数值迫临.mkv
│ │ 1.13 梯度查验.mkv
│ │ 1.14 关于梯度查验完成的注记.mkv
│ │ 第一周 quiz小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─2.第二周 优化算法
│ │ 2.1 Mini-batch 梯度下降法.mkv
│ │ 2.2 了解 mini-batch 梯度下降法.mkv
│ │ 2.3 指数加权均匀.mkv
│ │ 2.4 了解指数加权均匀.mkv
│ │ 2.5 指数加权均匀的差错批改.mkv
│ │ 2.6 动量梯度下降法.mkv
│ │ 2.7 RMSprop.mkv
│ │ 2.8 Adam 优化算法.mkv
│ │ 2.9 学习率衰减.mkv
│ │ 2.10 部分最优的问题.mkv
│ │ 第二周 quiz小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─3.第三周 超参数调试、Batch正则化和程序结构
│ │ 3.1 调试处理.mkv
│ │ 3.2 为超参数挑选适宜的规模.mkv
│ │ 3.3 超参数练习的实践:Pandas VS Caviar.mkv
│ │ 3.4 正则化网络的激活函数.mkv
│ │ 3.5 将 Batch Norm 拟合进神经网络.mkv
│ │ 3.6 Batch Norm 为什么见效?.mkv
│ │ 3.7 检验时的 Batch Norm.mkv
│ │ 3.8 Softmax 回归.mkv
│ │ 3.9 练习一个 Softmax 分类器.mkv
│ │ 3.10 深度学习结构.mkv
│ │ 3.11 TensorFlow.mkv
│ │ 第三周 quiz 小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ └─4.人工智能职业大师访谈
│ 1. 采访 Yoshua Bengio.mkv
│ 2. 采访 林元庆.mkv

├─03.结构化机器学习项目
│ ├─1.第一周 机器学习(ML)战略(1)
│ │ 1.1 为什么是 ML 战略.mkv
│ │ 1.2 正交化.mkv
│ │ 1.3 单一数字评价方针.mkv
│ │ 1.4 满意和优化方针.mkv
│ │ 1.5 练习_开发_检验集区分.mkv
│ │ 1.6 开发调集检验集的巨细.mkv
│ │ 1.7 什么时候该改动开发_检验集和方针.mkv
│ │ 1.8 为什么是人的体现.mkv
│ │ 1.9 可防止差错.mkv
│ │ 1.10 了解人的体现.mkv
│ │ 1.11 超过人的体现.mkv
│ │ 1.12 改善你的模型的体现.mkv
│ │ 第一周 quiz 小查验.pdf
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─2.第二周 机器学习(ML)战略(2)
│ │ 2.1 进行差错剖析.mkv
│ │ 2.2 铲除标示过错的数据.mkv
│ │ 2.3 快速建立你的第一个系统,并进行迭代.mkv
│ │ 2.4 在不同的区分上进行练习并检验.mkv
│ │ 2.5 不匹配数据区分的差错和方差.mkv
│ │ 2.6 定位数据不匹配.mkv
│ │ 2.7 搬迁学习.mkv
│ │ 2.8 多任务学习.mkv
│ │ 2.9 什么是端到端的深度学习.mkv
│ │ 2.10 是否要运用端到端的深度学习.mkv
│ │ 第二周quiz小查验.pdf
│ │ 课件.zip
│ │
│ └─3.人工智能职业大师访谈
│ 1. 采访 Andrej Karpathy.mkv
│ 2. 采访 Ruslan Salakhutdinov.mkv

├─04.卷积神经网络
│ ├─第一周 卷积神经网络
│ │ 1.1 核算机视觉.mkv
│ │ 1.2 边际检测示例.mkv
│ │ 1.3 更多边际检测内容.mkv
│ │ 1.4 Padding.mkv
│ │ 1.5 卷积步长.mkv
│ │ 1.6 三维卷积.mkv
│ │ 1.7 单层卷积网络.mkv
│ │ 1.8 简略卷积网络示例.mkv
│ │ 1.9 池化层.mkv
│ │ 1.10 卷积神经网络示例.mkv
│ │ 1.11 为什么运用卷积?.mkv
│ │ 第一周quiz小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─第二周 深度卷积网络:实例探求
│ │ 2.1 为什么要进行实例探求?.mkv
│ │ 2.2 经典网络.mkv
│ │ 2.3 残差网络.mkv
│ │ 2.4 残差网络为什么有用?.mkv
│ │ 2.5 网络中的网络以及 11 卷积.mkv
│ │ 2.6 谷歌 Inception 网络简介.mkv
│ │ 2.7 Inception 网络.mkv
│ │ 2.8 运用开源的完成计划.mkv
│ │ 2.9 搬迁学习.mkv
│ │ 2.10 数据扩大.mkv
│ │ 2.11 核算机视觉现状.mkv
│ │ 第二周quiz小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─第三周 方针检测:
│ │ 3.1 方针定位.mkv
│ │ 3.2 特征点检测.mkv
│ │ 3.3 方针检测.mkv
│ │ 3.4 卷积的滑动窗口完成.mkv
│ │ 3.5 Bounding Box猜测.mkv
│ │ 3.6 交并比.mkv
│ │ 3.7 非极大值按捺.mkv
│ │ 3.8 Anchor Boxes.mkv
│ │ 3.9 YOLO 算法.mkv
│ │ 3.10 候选区域.mkv
│ │ 第三周quiz小查验.pdf
│ │ 编程作业
│ │ 课件.zip
│ │
│ └─第四周 特别使用:人脸辨认和神经风格转化
│ 4.1 什么是人脸辨认?.mkv
│ 4.2 One-Shot 学习.mkv
│ 4.3 Siamese 网络.mkv
│ 4.4 Triplet 丢失.mkv
│ 4.5 面部验证与二分类.mkv
│ 4.6 什么是神经风格转化?.mkv
│ 4.7 什么是深度卷积网络?.mkv
│ 4.8 价值函数.mkv
│ 4.9 内容价值函数.mkv
│ 4.10 风格价值函数.mkv
│ 4.11 一维到三维推行.mkv
│ 第四周quiz小查验.pdf
│ 编程作业
│ 课件.zip

└─05.序列模型
├─第一周 循环序列模型
│ 1.1为什么挑选序列模型.mkv
│ 1.2数学符号.mkv
│ 1.3循环神经网络.mkv
│ 1.4经过时间的方向传达.mkv
│ 1.5不同类型的循环神经网络.mkv
│ 1.6言语模型和序列生成.mkv
│ 1.7对新序列采样.mkv
│ 1.8带有神经网络的梯度消失.mkv
│ 1.9 GRU 单元.mkv
│ 1.10 长短期回忆(LSTM).mkv
│ 1.11 双向神经网络.mkv
│ 1.12 深层循环神经网络.mkv
│ 第一周quiz小查验.pdf
│ 编程作业
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├─第二周 自然言语处理与词嵌入
│ 2.1 词汇表征.mkv
│ 2.2 运用词嵌入.mkv
│ 2.3 词嵌入的特性.mkv
│ 2.4 嵌入矩阵.mkv
│ 2.5 学习词嵌入.mkv
│ 2.6 Word2Vec.mkv
│ 2.7 负采样.mkv
│ 2.8 GloVe 词向量.mkv
│ 2.9 心情分类.mkv
│ 2.10 词嵌入除偏.mkv
│ 第二周quiz小查验.pdf
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└─第三周 序列模型和注意力机制
3.1 基础模型.mkv
3.2 挑选最或许的语句.mkv
3.3 定向查找.mkv
3.4 改善定向查找.mkv
3.5 定向查找的差错剖析.mkv
3.6 Bleu 得分(选修).mkv
3.7 注意力模型直观了解.mkv
3.8 注意力模型.mkv
3.9 语音辨识.mkv
3.10 触发字检测.mkv
3.11 定论和称谢.mkv
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