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                      深度学习入门视频课程 上篇+下篇
├─深度学习入门视频课程（上篇）
│ 01深度学习与人工智能简介.wmv
│ 02计算机视觉面临挑战与常规套路.wmv
│ 03用K近邻来进行图像分类.wmv
│ 04超参数与交叉验证.wmv
│ 05线忄生分类.wmv
│ 06损失函数.wmv
│ 07正则化惩罚项.wmv
│ 08softmax分类器.wmv
│ 09最优化形象解读.wmv
│ 10梯度下降算法原理.wmv
│ 11反向传播.wmv
│ 12神经网络整体架构.wmv
│ 13神经网络模型实例演示.wmv
│ 14过拟合问题解决方案.wmv
│ 15Python环境搭建（推荐Anaconda方法）.wmv
│ 16Eclipse搭建python环境.wmv
│ 17深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络.wmv
│ 18感受神经网络的强大.wmv
│ 19神经网络案例-cifar分类任务.wmv
│ 20神经网络案例-分模块构造神经网络.wmv
│ 21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务.wmv
└─深度学习入门视频课程（下篇）
│ 001、深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大.mp4
│ 002、深度学习入门课程02 卷积层详解.mp4
│ 003、深度学习入门课程03 卷积计算流程.mp4
│ 004、深度学习入门课程04 卷积核参数分析.mp4
│ 005、深度学习入门课程05 卷积参数共享原则.mp4
│ 006、深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理.mp4
│ 007、深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理.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
│ 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
│ 010、深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例.mp4
│ 011、深度学习入门课程11 RNN网络结构.mp4
│ 012、RNN网络细节.mp4
│ 013、深度学习入门课程12 python实现RNN算法.mp4
│ 014、深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介.mp4
│ 015、深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解.mp4
│ 016、深度学习入门额课程15 物体检测实例.mp4
│ 017、深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构.mp4
│ 018、深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强.mp4
│ 019、深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning.mp4
│ 020、深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介.mp4
│ 021、深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程.mp4
│ 022、深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例.mp4
│ 神经网络.pdf
│ 课程资料.txt
└─神经网络入门基础（PPT，代码）
CNN代码.zip
RNN网络代码.py
感受神经网络的强大代码.rar
手写神经网络.py
神经网络.pdf
神经网络cifar代码.rar
（cifar分类可能遇到的错误更正）.docx