唐宇迪 深度学习 视频教程
|____课件和代码
          |____唐宇迪-深度学习-caffe案例
          |____14.论文
          |____13.对抗网络
          |____12.风格转换
          |____11.唐诗生成
          |____10.文本分类
          |____09.强化学习
          |____08.关键点定位
          |____07.Seq2Seq
          |____06.人脸检测
          |____05.caffe
          |____04.Word2Vec
          |____03.tensorflow入门
          |____02.原理下
          |____01.原理上
|____16 唐宇迪Python数 据分 析(机器学 习)经 典 案 例
          |____唐宇迪-机器学习经典案例
          |____唐宇迪-Tensorflow课程
          |____课时48.预测结果.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时47.盈利方法和模型评估.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时46.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时45.数据清洗.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时44.改进特征选择方法.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时43.基于词频的特征提取.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时42.数据简介与故事背景.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时41.使用PCA进行降维.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时40.协方差分析.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时39.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时38.PCA原理简介.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时37.训练神经网络模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时35.卷积神经网络模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时33.神经网络模型概述.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时32.tensorflow框架的安装.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时31.基于聚类模型的分析-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时30.构建预测模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时29.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时27.数据简介与特征预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时26.使用级联模型进行预测.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时25.二阶段输入特征制作.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时24.数据预处理与热度图.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时23.级联模型原理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时22.随机森林特征重要性分析.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时21.使用随机森林改进模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时20.使用回归算法进行预测.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时19.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时18.船员数据分析.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时16.决策树中参数的选择.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时15.决策树模型参数详解.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时14.不同特征的分布规则.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时12.使用数据生成策略.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时06.数据预处理.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时05.特征数据可视化展示.flv_d-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时03.使用Anaconda搭建python环境-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
          |____课时02.课程数据，代码下载-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.swf
          |____课时01.课程简介-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.flv
|____15 对抗生成网络
          |____卡通图像.zip
          |____DCGAN.zip
          |____15.DCGAN项目实战：训练DCGAN网络.mp4
          |____14.DCGAN项目实战：基于卷积的判别网络.mp4
          |____13.DCGAN项目实战：基于卷积的生成网络架构.mp4
          |____12.DCGAN项目实战：配置参数.mp4
          |____11.DCGAN项目实战：DIY你要生成的数据.mp4
          |____10.DCGAN的网络模型架构.mp4
          |____09.DCGAN基本原理.mp4
          |____08.案例实战对抗生成网络：训练对抗生成网络.mp4
          |____07.案例实战对抗生成网络：构造损失函数.mp4
          |____06.案例实战对抗生成网络：构造生成网络模型.mp4
          |____05.案例实战对抗生成网络：构造判别网络模型.mp4
          |____04.案例实战对抗生成网络：环境配置.mp4
          |____03.对抗生成网络工作原理.mp4
          |____02.对抗生成网络形象解释.mp4
          |____01.课程简介.mp4
|____14 深度学习顶级论文算法详解视频课程
          |____DeepLearning(期刊论文)
          |____第一课.课程简介.txt
          |____第五课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
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          |____第十四-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.avi
          |____第十三课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.avi
          |____第十六课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.avi
          |____第十课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____第十二课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.mp4
          |____第三课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____第七课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____第六课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____第九课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____第二课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____第八课-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
|____13 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型
          |____序列排序生成
          |____文章摘要生成
          |____seq2seq网络架构原理
          |____Seq2Seq网络.rar
|____12、深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程
          |____唐宇迪-Tensorflow课程代码
          |____递归神经网络原理(四课时)
          |____TensorFlow打造唐诗生成网络（八课时）
          |____RNN手写字体识别（三课时）
|____11、深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)（2017-11-18更新完毕）
          |____唐宇迪-StyleTransfer
          |____018、完成测试代码.mp4
          |____017、模型保存与打印结果.mp4
          |____016、完成训练模块.mp4
          |____015、Style损失计算.mp4
          |____014、Content损失计算.mp4
          |____013、参数初始化.mp4
          |____012、生成网络计算操作.mp4
          |____011、生成网络结构定义.mp4
          |____010、内容与风格特征提取.mp4
          |____009、VGG体征提取网络结构.mp4
          |____008、数据读取操作.mp4
          |____007、风格转换参数配置.mp4
          |____006、风格转换效果展示.mp4
          |____005、风格生成网络细节.mp4
          |____004、风格生成网络结构原理.mp4
          |____003、style-transfer基本原理.mp4
          |____002、Tensorflow安装.mp4
          |____001、课程简介.mp4
|____10、Tensorflow项目实战视频课程-文本分类
          |____文本分类
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|____09、决胜AI-强化学习实战系列视频课程
          |____唐宇迪-强化学习课件及代码
          |____2-9.Debug解读训练代码.mp4
          |____2-8.实现训练模块.mp4
          |____2-7.实现阶段数据存储.mp4
          |____2-6.数据预处理.mp4
          |____2-5.Deep Q Learning卷积操作定义.mp4
          |____2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型.mp4
          |____2-3,Deep Q-Learning网络参数配置.mp4
          |____2-2.Deep-Q-Learning网络细节.mp4
          |____2-11.Deep Q-Learning效果演示.mp4
          |____2-10.完整代码流程分析.mp4
          |____2-1.Deep-Q-Network原理.mp4
          |____1-9.Q-Learning迭代效果.mp4
          |____1-8.Q-Learning迭代计算实例.mp4
          |____1-7.Q-Learning基本原理.mp4
          |____1-6.代码实战求解过程.mp4
          |____1-5.值迭代求解.mp4
          |____1-4.Bellman方程.mp4
          |____1-3.马尔科夫决策过程.mp4
          |____1-2.强化学习基本概念.mp4
          |____1-10.求解流程详解.mp4
          |____1-1.强化学习简介.mp4
|____08、自然语言处理-Word2Vec视频教程（2017-11-15更新完毕）
          |____word2vec
          |____026、使用gensim构建word2vec词向量.mp4
          |____025、准备word2vec输入数据.mp4
          |____024、基于词袋模型训练分类器.mp4
          |____023、影评情感分类任务概述.mp4
          |____022、迭代预测效果.mp4
          |____021、模型训练模块.mp4
          |____020、word2vec训练.mp4
          |____019、构造图计算模型.mp4
          |____018、word2vec模型构造.mp4
          |____017、中文数据预处理.mp4
          |____016、环境配置.mp4
          |____015、测试模型相似度结果.mp4
          |____014、Gensim构造word2vec模型.mp4
          |____013、维基百科中文数据处理.mp4
          |____012、使用Gensim库构造词向量.mp4
          |____011、负采样模型.mp4
          |____010、梯度上升求解.mp4
          |____009、CBOW求解目标.mp4
          |____008、CBOW模型实例.mp4
          |____007、Hierarchical Softmax.mp4
          |____006、神经网络模型.mp4
          |____005、词向量.mp4
          |____004、N-gram模型.mp4
          |____003、语言模型.mp4
          |____002、自然语言处理与深度学习.mp4
          |____001、课程简介.mp4
|____08-2.自然语言处理-Word2Vec视频教程
          |____实战word2vec
          |____word2vec
          |____Gensim构造词向量模型
|____07、大叔据-深度学习项目实战-关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕)
          |____唐宇迪-深度学习-人脸关键点
          |____012、深度学习项目实战12 算法框架分析.mp4
          |____011、深度学习项目实战11 项目总结分析.mp4
          |____010、深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果.mp4
          |____009、深度学习项目实战09 完成全部测试结果.mp4
          |____008、深度学习项目实战08 网络模型参数初始化.mp4
          |____007、深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练.mp4
          |____006、深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作.mp4
          |____005、深度学习项目实战05 第一阶段网络训练.mp4
          |____004、深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4
          |____003、深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强.mp4
          |____002、深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换.mp4
          |____001、深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架.mp4
|____06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测
          |____唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码
          |____人脸检测数据代码-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.txt
          |____人脸检测-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.docx
          |____9-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
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          |____7-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____6-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____5-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____4-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____3-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____2-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____16-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____15-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____14-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____13-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
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          |____11-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
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          |____1-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
|____05、深度学习框架Caffe使用案例视频课程
          |____唐宇迪-深度学习-caffe案例
          |____caffe案例资料-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.txt
          |____9-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____8-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____7-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____6-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____5-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____4-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____3-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____2-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____12-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____11-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____10-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
          |____1-昕昕网络教程【www.xinxin2018.com】.wmv
|____04、深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程（2017-11-06 更新完毕）
          |____唐宇迪-Tensorflow课程
          |____022、Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4
          |____021、Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4
          |____020、Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4
          |____019、Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4
          |____018、Tensorflow案例实战视频课程18 训练RNN网络.mp4
          |____017、Tensorflow案例实战视频课程17 RNN网络模型.mp4
          |____016、Tensorflow案例实战视频课程16 使用RNN处理Mnist数据集.mp4
          |____015、Tensorflow案例实战视频课程15 使用VGG模型进行测试.mp4
          |____014、Tensorflow案例实战视频课程14 加载训练好的VGG网络模型.mp4
          |____013、Tensorflow案例实战视频课程13 模型的保存和读取.mp4
          |____012、Tensorflow案例实战视频课程12 卷积神经网络模型参数.mp4
          |____011、Tensorflow案例实战视频课程11 卷积神经网络模型架构.mp4
          |____010、Tensorflow案例实战视频课程10 训练神经网络.mp4
          |____009、Tensorflow案例实战视频课程09 神经网络模型架构.mp4
          |____008、Tensorflow案例实战视频课程08 迭代完成逻辑回归模型.mp4
          |____007、Tensorflow案例实战视频课程07 逻辑回归框架.mp4
          |____006、Tensorflow案例实战视频课程06 Mnist数据集简介.mp4
          |____005、Tensorflow案例实战视频课程05 构造线性回归模型.mp4
          |____004、Tensorflow案例实战视频课程04 常用基本操作.mp4
          |____003、Tensorflow案例实战视频课程03 基本计算单元-变量.mp4
          |____002、Tensorflow案例实战视频课程02 Tensorflow安装.mp4
          |____001、Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介.mp4
|____03、深度学习入门视频课程（下篇-2017-11-06更新完毕）
          |____022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
          |____021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
          |____020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
          |____019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
          |____018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
          |____017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
          |____016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
          |____015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
          |____014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
          |____013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
          |____012、RNN网络细节.mp4
          |____011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
          |____010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
          |____009、深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播.mp4
          |____008、深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播.mp4
          |____007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.mp4
          |____006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
          |____005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
          |____004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
          |____003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
          |____002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
          |____001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
|____02、深度学习入门视频课程（上篇）
          |____pack.zip
          |____9最优化形象解读.wmv
          |____8softmax分类器.wmv
          |____7正则化惩罚项.wmv
          |____6损失函数.wmv
          |____5线性分类.wmv
          |____4超参数与交叉验证.wmv
          |____3用K近邻来进行图像分类.wmv
          |____2计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv
          |____21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.wmv
          |____20神经网络案例-分模块构造神经网络.wmv
          |____1深度学习与人工智能简介.wmv
          |____19神经网络案例-cifar分类任务.wmv
          |____18感受神经网络的强大.wmv
          |____17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络.wmv
          |____16Eclipse搭建python环境.wmv
          |____15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）.wmv
          |____14过拟合问题解决方案.wmv
          |____13神经网络模型实例演示.wmv
          |____12神经网络整体架构.wmv
          |____11反向传播.wmv
          |____10梯度下降算法原理.wmv
|____01、200集数-【非加密】python数据分析与机器学习实战
          |____视频课程
          |____课程资料

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