51cto深度學習入門教程

教程詳情

├─Caffe訓練專題
│ ├─第一課
│ │ ├─視頻
│ │ │ part1_課程介紹.mov
│ │ │ part2_深度學習介紹.mov
│ │ │ part3_Caffe介紹.mov
│ │ │ part4_caffe安裝.mov
│ │ │
│ │ └─附加OpenCV安裝視頻
│ │ │ linux下安裝.mov
│ │ │
│ │ ├─OpenCV源碼
│ │ │ opencv.zip
│ │ │ opencv_contrib.zip
│ │ │
│ │ └─測試代碼
│ ├─第七課
│ │ │ 【補充】虛拟機鏡像.txt
│ │ │ 第七課.pptx
│ │ │
│ │ ├─視頻
│ │ │ caffe_lecture7_part1_RCNN_SPPNET.mp4.zip
│ │ │ caffe_lecture7_part2_FRCNN_YOLO_SSD.mp4.zip
│ │ │ caffe_lecture7_part3_pythonlayer.mp4.zip
│ │ │
│ │ └─論文資料
│ ├─第三課
│ │ ├─相關論文
│ │ ├─視頻
│ │ │ caffe_lecture3_part1_前言.mp4
│ │ │ caffe_lecture3_part2_solver介紹.mp4
│ │ │ caffe_lecture3_part3_solver參數配置與優化方法.mp4
│ │ │ caffe_lecture3_part4_io模塊介紹.mp4
│ │ │ caffe_lecture3_part5_圖片轉換lmdb.mp4
│ │ │ caffe_lecture3_part6_使用訓練好的模型.mp4
│ │ │
│ │ └─課程代碼
│ ├─第九課
│ │ ├─視頻
│ │ │ caffe_lecture9_part1.mp4.zip
│ │ │ caffe_lecture9_part2.mp4.zip
│ │ │ caffe_lecture9_part3.mp4.zip
│ │ │
│ │ └─課程代碼
│ │ ├─armadillo-7.500.2
│ │ │ ├─cmake_aux
│ │ │ │ ├─InstallFiles
│ │ │ │ └─Modules
│ │ │ ├─examples
│ │ │ │ └─lib_win64
│ │ │ ├─include
│ │ │ │ └─armadillo_bits
│ │ │ ├─mex_interface
│ │ │ ├─misc
│ │ │ ├─src
│ │ │ └─tests
│ │ └─MiniNet
│ │ ├─.git
│ │ │ ├─branches
│ │ │ ├─hooks
│ │ │ ├─info
│ │ │ ├─logs
│ │ │ │ └─refs
│ │ │ │ ├─heads
│ │ │ │ └─remotes
│ │ │ │ └─origin
│ │ │ ├─objects
│ │ │ │ ├─info
│ │ │ │ └─pack
│ │ │ └─refs
│ │ │ ├─heads
│ │ │ ├─remotes
│ │ │ │ └─origin
│ │ │ └─tags
│ │ └─cpp
│ │ ├─example
│ │ │ get_mnist.sh
│ │ │ mnist.cpp
│ │ │ mnist.cpp~
│ │ │ mnist.json
│ │ │
│ │ ├─include
│ │ │ blob.hpp
│ │ │ blob.hpp~
│ │ │ layer.hpp
│ │ │ layer.hpp~
│ │ │ mini_net.hpp
│ │ │ mini_net.hpp~
│ │ │ net.hpp
│ │ │ net.hpp~
│ │ │ test.hpp
│ │ │ test.hpp~
│ │ │
│ │ └─src
│ │ blob.cpp
│ │ blob.cpp~
│ │ layer.cpp
│ │ layer.cpp~
│ │ net.cpp
│ │ net.cpp~
│ │ ofsmall.cpp
│ │ ofsmall.cpp~
│ │
│ ├─第二課
│ │ ├─作業素材
│ │ ├─視頻
│ │ │ part1_前言.mov
│ │ │ part5_layer&Net.mov
│ │ │ part6_proto介紹和編碼使用.mov
│ │ │ part7_牛刀小試mnist數據集.mov
│ │ │
│ │ └─課程代碼
│ │ └─視頻
│ │ part1_前言.mov
│ │ part2_代碼目錄結構.mov
│ │ part3_blob源碼分析.mov
│ │ part4_blob編程操作.mov
│ │
│ ├─第五課
│ │ ├─作業素材
│ │ ├─視頻
│ │ │ caffe_lecture5_part1_前言.mp4
│ │ │ caffe_lecture5_part2_1_自定義Layer計算層.xyz
│ │ │ caffe_lecture5_part2_2_自定義Layer計算層.mp4
│ │ │ caffe_lecture5_part3_自定義數據輸入層.xyz
│ │ │
│ │ └─課程代碼
│ ├─第八課
│ │ └─視頻
│ │ caffe_lecture8_part1_矩陣運算.mp4.zip
│ │ caffe_lecture8_part2_Caffe最小化.mp4.zip
│ │
│ ├─第六課
│ │ ├─視頻
│ │ └─課程代碼
│ │ └─上周作業用代碼
│ ├─第十課
│ │ ├─作業素材
│ │ ├─參考資料
│ │ └─視頻
│ │ caffe_lecture10_part1_前言.mp4.zip
│ │ caffe_lecture10_part2_數據預處理tricks.mp4.zip
│ │ caffe_lecture10_part3_訓練tricks.mp4.zip
│ │ caffe_lecture10_part4_可視化結果分析tricks_實戰tricks.mp4.zip
│ │
│ ├─第四課
│ │ ├─視頻
│ │ │ caffe_lecture4_part1_前言.mp4
│ │ │ caffe_lecture4_part2_可視化工具.mp4.zip
│ │ │ caffe_lecture4_part3_卷積、池化、全連接、激活和Softmax.mp4
│ │ │
│ │ └─課程代碼
│ └─資料
├─深度學習理論(2)
│ ├─第01課程 深度學習背景與人工神經網絡
│ │ (01)深度學習背景與人工神經網絡.mp4
│ │ 第1課--深度學習背景與人工神經網絡 .pdf
│ │
│ ├─第02課程 計算機視覺與卷積神經網絡
│ │ (02)計算機視覺與卷積神經網絡.mp4
│ │ lesson_2_slides_codes.zip
│ │ 第2課--計算機視覺與卷積神經網絡.pdf
│ │
│ ├─第03課 神經網絡與訓練細節
│ │ (03)神經網絡與訓練細節(下).mp4
│ │ (03)神經網絡與訓練細節.mp4
│ │ 第3課--神經網絡與訓練細節.pdf
│ │
│ ├─第04課 卷積神經網絡與遷移學習
│ │ (04)卷積神經網絡與遷移學習.mp4
│ │ 第4課--卷積神經網絡與遷移學習.pdf
│ │
│ ├─第05課 caffe使用與卷積神經網絡
│ │ (05)caffe使用與卷積神經網絡(下).mp4
│ │ (05)Caffe使用與卷積神經網絡案例上.mp4
│ │ 第5課--caffe使用與卷積神經網絡案例.pdf
│ │
│ ├─第06課 NLP、詞嵌入與相關應用
│ │ (06)NLP、詞嵌入與相關應用上.mp4
│ │ (06)NLP、詞嵌入與相關應用下.mp4
│ │ 第6課--NLP、詞嵌入與相關應用.pdf
│ │
│ ├─第07課 循環神經網絡與長短時記憶
│ │ (7)RNN與LSTM.mp4
│ │ 第7課--循環神經網絡與長短時記憶.pdf
│ │
│ ├─第08課 循環神經網絡應用案例
│ │ (08)循環神經網絡與應用案例.mp4
│ │ 第8課--循環神經網絡應用案例.pdf
│ │
│ ├─第09課 AlphaGo與其背後的原理
│ │ (09)Alphago原理與代碼.mp4
│ │ 第9課--Alphago與其背後的原理.pdf
│ │
│ └─第10課 深度學習框架與使用案例
│ (10)深度學習主流框架示例.mp4
│ MxNet_examples.zip
│ Tensorflow_notebooks.zip
│ 第10課--深度學習框架與使用案例.pdf
│
├─深度學習理論(3)
│ ├─第10課 更多框架
│ │ 5月班第10課_framework.pdf
│ │ 第10課 更多框架.avi
│ │
│ ├─第1課 機器學習中數學基礎
│ │ 五月班第一次課件：機器學習中數學基礎 (1).pdf
│ │ 第1課 機器學習中數學基礎.avi
│ │
│ ├─第2課 高效計算基礎與圖像線性分類器
│ │ 5月班第2課課件：高效計算基礎與圖像線性分類器.pdf
│ │ image linear classification.zip
│ │ numpy_operations.ipynb
│ │ 第2課 高效計算基礎與圖像線性分類器.avi
│ │
│ ├─第3課 梯度下降法與反向傳播
│ │ 5月班第3課課件：梯度下降法與反向傳播 (1).pdf
│ │ 第3課 梯度下降法與反向傳播.avi
│ │
│ ├─第4課 CNN與常用框架
│ │ 5月深度學習班第4課--CNN，典型網絡結構與常用框架.pdf
│ │ 第4課 CNN與常用框架.avi
│ │
│ ├─第5課 CNN訓練注意事項與框架使用
│ │ 5月班第5次課 - caffe TensorFlow使用與CNN訓練注意事項.pdf
│ │ 第5課 CNN訓練注意事項與框架使用.xyz
│ │
│ ├─第6課 CNN推展案例
│ │ 5月班第6次課 - CNN擴展 圖像識别與定位 物體檢測 NeuralStyle.pdf
│ │ 第6課 CNN推展案例.avi
│ │
│ ├─第7課 RNN介紹
│ │ 5月班第7課課件_rnn_intrduction.pdf
│ │ 第7課 RNN介紹.xyz
│ │
│ ├─第8課 RNN應用
│ │ 5月班第8課_rnn_appliacation.pdf
│ │ 第8課 RNN應用.avi
│ │
│ └─第9課 更多的網絡類型
│ 5月班第9次課課件_more_about_nn.pdf
│ 第9課 更多的網絡類型.avi
│
└─許多霜視頻
│ XYZ加密播放器.exe
│
├─機器學習部分
│ ├─機器學習實踐(Matlab)
│ │ ├─01 MATLAB入門基礎
│ │ ├─02MATLAB進階與提高
│ │ │ Class_02.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─03BP神經網絡
│ │ │ Class_03.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─04RBF、GRNN和PNN神經網絡
│ │ │ Class_04.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─05 競争神經網絡與SOM神經網絡
│ │ │ Class_05.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─06 支持向量機（Support Vector Machine, SVM）
│ │ │ Class_06.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─07 極限學習機（Extreme Learning Machine, ELM）
│ │ │ Class_7.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─08 決策樹與随機森林
│ │ │ Class_8.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─09 遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）
│ │ │ Class_9.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─10 粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法
│ │ │ Class_10.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─11蟻群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）
│ │ │ Class_11.flv.avi
│ │ │
│ │ ├─12模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）
│ │ │ Class_12.flv.avi
│ │ │
│ │ └─13降維與特征選擇
│ │ Class_13.flv.avi
│ │
│ ├─機器學習實踐(Python)
│ │ │ (01)機器學習數學基礎.avi
│ │ │ (02)随機森林及其應用.avi
│ │ │ (03)特征工程與模型調優.avi
│ │ │ (04)推薦系統與案例.xyz
│ │ │ (05)從分類到CTR預估.xyz
│ │ │ (06)自然語言處理應用基礎.avi
│ │ │ (07)深度學習在自然語言處理中的應用.avi
│ │ │ (08)圖像檢索.avi
│ │ │ (09)計算機視覺中的物體檢測.avi
│ │ │ (10)社交網絡在工業界的應用.xyz
│ │ │
│ │ ├─素材
│ │ │ (03)特征工程素材代碼.zip
│ │ │ (04)推薦系統3個案例.zip
│ │ │ (05)CRT預測.rar
│ │ │ (06)naive_bayes-master.zip
│ │ │
│ │ └─課件
│ │ (01)數學基礎.pdf
│ │ (02)随機森林及其應用.pdf
│ │ (03)特征工程與模型調優.pdf
│ │ (04)推薦系統與案例.pdf
│ │ (05)分類排序與CTR預估.pdf
│ │ (06)自然語言處理應用基礎.pdf
│ │ (07)深度學習在自然語言處理的應用.pdf
│ │ (08)圖像檢索與那些相關的應用.pdf
│ │ (09)計算機視覺中的物體檢測.pdf
│ │ (10)社交網絡在工業界的應用.pdf
│ │
│ └─機器學習理論
│ ├─(01)機器學習與相關數學初步
│ ├─(02)數理統計與參數估計
│ ├─(03)矩陣分析與應用
│ ├─(04)凸優化初步
│ ├─(05)回歸分析與工程應用
│ │ └─課件和數據及代碼
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ ├─(06)特征工程
│ │ │ (6)特征工程.xyz
│ │ │
│ │ └─課件與數據及代碼
│ ├─(07)工作流程與模型調優
│ ├─(08)最大熵模型與EM算法
│ ├─(09)推薦系統與應用
│ │ └─(9)推薦系統與應用
│ ├─(10)聚類算法與應用
│ ├─(11)決策樹随機森林和adaboost
│ │ └─代碼
│ │ └─.ipynb_checkpoints
│ ├─(12)SVM
│ │ ├─(補充材料1)SVM補充視頻
│ │ └─(補充材料2)SVM的Python程序代碼
│ ├─(13)貝葉斯方法
│ ├─(14)主題模型
│ ├─(15)貝葉斯推理采樣與變分
│ │ (15)貝葉斯推理采樣變分方法.xyz
│ │
│ ├─(16)人工神經網絡
│ ├─(17)卷積神經網絡
│ ├─(18)循環神經網絡與LSTM
│ │ (18)循環神經網絡和LSTM.xyz
│ │
│ ├─(19)Caffe&Tensor Flow&MxNet 簡介
│ ├─(20)貝葉斯網絡和HMM
│ └─(額外補充)詞嵌入word embedding
├─環境搭建相關軟件
│ ├─32位操作系統
│ │ Anaconda2-4.2.0-Windows-x86_64.exe
│ │ eclipse-java-neon-R-win32.zip
│ │ jre-8u101-windows-i586.exe
│ │
│ └─64位操作系統
│ eclipse-java-neon-R-win32-x86_64.zip
│ jre-8u101-windows-x64.exe
│ 安裝建議.txt
│
└─零基礎入門部分
├─(基礎1)Python程序入門視頻
│ ├─視頻
│ │ 1.1_課程Python介紹_壓縮.mp4
│ │ 1.2環境配置1.mp4
│ │ 1.3配置Python環境2.mp4
│ │ 2.1Package以及數據類型.mp4
│ │ 2.2_Part2字符串String和變量Variable.mp4
│ │ 2.2_數據類型2整型_字符串.mp4
│ │ 3.1數據結構列表List.mp4
│ │ 3.2_Part2列表List元組tuple對比.mp4
│ │ 3.2元組Tuple.mp4
│ │ 3.3詞典Dictionary.mp4
│ │ 3.4函數function1.mp4
│ │ 3.4函數Function2.mp4
│ │ 4.1控制流1IfFor.mp4
│ │ 4.2控制流2WhileRangePart1.mp4
│ │ 4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
│ │ 4.3控制流2BreakContinuePass.mp4
│ │ 5.1輸入輸出格式IoConsole.mp4
│ │ 5.2文件輸入輸出FileIo.mp4
│ │ 6.1錯誤與異常ErrorsExceptions.mp4
│ │ 7.1面向對象以及裝飾器OoDecorators.mp4
│ │ 8.1圖形界面介紹GuiTkinter.mp4
│ │ 8.2猜數字遊戲.mp4
│ │ 9創建網頁.mp4
│ │ 去重4.2控制流2WhileRangePart2.mp4
│ │ 重錄3.4Function1.mp4
│ │
│ └─課件
│ 去重3.2_Part2列表List元組tuple對比.mp4
│ 重新編碼3.4function1.mp4
│
├─(基礎2)機器學習深度學習基礎
│ │ 代碼與素材.rar
│ │
│ ├─視頻
│ │ 1.1課程介紹機器學習介紹上.mp4
│ │ 1.1課程介紹機器學習介紹下.mp4
│ │ 1.2深度學習介紹.mp4
│ │ 2基本概念.mp4
│ │ 3.1決策樹算法.mp4
│ │ 3.2決策樹應用.mp4
│ │ 4.1最鄰近規則分類KNN算法.mp4
│ │ 4.2最鄰近規則KNN分類應用.mp4
│ │ 5.1支持向量機SVM上.mp4
│ │ 5.1支持向量機SVM上應用.mp4
│ │ 6.2神經網絡算法應用上（跳過不用看）.mp4
│ │ 6.3神經網絡算法應用下（跳過不用看）.mp4
│ │ 7.1簡單線性回歸上.mp4
│ │ 7.2簡單線性回歸下.mp4
│ │ 7.3多元線性回歸.mp4
│ │ 7.4多元線性回歸應用.mp4
│ │ 7.5非線性回歸 Logistic Regression.mp4
│ │ 7.6非線性回歸應用.mp4
│ │ 7.7回歸中的相關度和決定系數.mp4
│ │ 7.8回歸中的相關性和R平方值應用.mp4
│ │ 8.1Kmeans算法.mp4
│ │ 8.2Kmeans應用.mp4
│ │ 8.3Hierarchical clustering 層次聚類.mp4
│ │ 8.4Hierarchical clustering 層次聚類應用.mp4
│ │ 總結.mp4
│ │ 支持向量機(SVM)算法(下)應用.mp4
│ │ 支持向量機(SVM)算法下.mp4
│ │ 神經網絡NN算法（跳過不用看）.mp4
│ │
│ └─課件
│ ├─1.2 深度學習(Deep Learning)介紹_files
│ ├─3.1 決策樹(decision tree)算法_files
│ ├─3.2 決策樹(decision tree)應用_files
│ ├─4.1 最鄰近規則分類(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files
│ ├─4.2 最鄰近規則分類(K-Nearest Neighbor)KNN算法應用_files
│ ├─5.1 支持向量機(SVM)算法（上）_files
│ ├─5.2 支持向量機(SVM)算法（下）_files
│ ├─6.1 神經網絡算法(Nerual Networks)（上）_files
│ ├─6.2神經網絡算法應用上
│ ├─6.3神經網絡算法應用下
│ ├─7.1 簡單線性回歸 (Simple Linear Regression)上_files
│ ├─7.1 簡單線性回歸 (Simple Linear Regression)下_files
│ ├─7.3　多元回歸分析(multiple regression)_files
│ ├─7.5 非線性回歸 logistic regression_files
│ ├─7.7 回歸中的相關度和R平方值_files
│ ├─8.1 聚類(Clustering) K-means算法_files
│ └─8.3 聚類(Clustering) hierarchical clustering 層次聚類_files
└─(基礎3)機器學習深度學習基礎
├─視頻
│ 第10章 神經網絡手寫數字演示.mp4
│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4
│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4
│ 第13章 Backpropagation算法實現.mp4
│ 第14章 cross-entropy函數.mp4
│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4
│ 第16章 Regulization.mp4
│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4
│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
│ 第19章 提高版本的手寫數字識别實現.mp4
│ 第1章 基本概念清晰版.mp4
│ 第20章 神經網絡參數hyper-parameters選擇.mp4
│ 第21章 深度神經網絡中的難點.mp4
│ 第22章 用ReL解決VanishingGradient問題.mp4
│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork實現上.mp4
│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork實現下.mp4
│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
│ 第2章 軟件包安裝和環境配置總述.mp4
│ 第3章 環境配置分部詳解.mp4
│ 第4章 環境配置分部詳解下.mp4
│ 第5章 手寫數字識别.mp4
│ 第6章 神經網絡基本結構及梯度下降算法.mp4
│ 第7章 随機梯度下降算法.mp4
│ 第8章 梯度下降算法實現上.mp4
│ 第9章 梯度下降算法實現下.mp4
│
└─課件
深度學習進階課件.rar

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