001.TensorFlow概述讲解

00:39:29

002.TensorFlow安装讲解

00:29:40

003.TensorFlow基本概念讲解一

00:15:41

004.TensorFlow基本概念讲解二

00:29:41

005.TensorFlow基本概念讲解三

00:36:25

006.TensorFlow基本概念讲解四

00:12:59

007.TensorFlow基本概念讲解五

00:20:29

008.TensorFlow基本概念讲解六

00:22:52

009.TensorFlow控制依赖讲解

00:25:59

010.TensorFlow设备概念CPU、GPU运行方式讲解

00:19:58

011.TensorFlow变量作用域讲解

00:38:05

012.TensorFlow可视化讲解

00:23:07

013.今日课程内容总结

00:09:09

014.作业讲解：基于TensorFlow的线性回归的代码实现讲解一

00:29:53

015.作业讲解：基于TensorFlow的线性回归的代码实现讲解二

00:29:12

016.TensorFlow线程、队列概念讲解

00:12:19

017.TensorFlow模型持久化以及模型恢复讲解一

00:20:20

018.TensorFlow模型持久化以及模型恢复讲解二

00:26:35

019.TensorFlow模型持久化以及模型恢复讲解三

00:23:45

020.TensorFlow分布式训练讲解

00:24:05

021.扩展：课程答疑总结讲解

00:22:34

022.知识回顾：Logistic回归以及Softmax分类回顾讲解

00:29:48

023.TemsorFlow损失函数讲解

00:34:36

024.TemsorFlow优化器讲解一

00:24:45

025.TemsorFlow优化器讲解二

00:26:10

026.案例代码：基于TensorFlow的手写数字识别案例代码实现讲解

00:23:28

027.今日课程总结

00:15:21

028.作业讲解

00:38:33

029.晚自习答疑

00:18:58

030.关于学习问题说明

00:10:06

031.晚自习答疑01

00:18:37

032.晚自习答疑02

00:30:50

033.课前答疑

00:12:50

034.深度学习应用场景讲解

00:14:34

035.多层感知器神经网络讲解

00:35:00

036.神经网络执行过程可视化讲解

00:18:28

037.神经网络结构以及激活函数讲解

00:17:26

038.S型神经网络结构讲解

00:22:36

039.传统神经网络总结概述

00:26:59

040.案例代码：基于BP神经网络的手写数字识别案例代码讲解

00:32:58

041.案例代码：基于BP的MBGD的手写数字识别案例代码实现讲解

00:30:14

042.BP算法执行过程讲解一

00:19:29

043.BP算法执行过程讲解二之FP过程讲解

00:28:25

044.BP算法执行过程讲解三之BP过程讲解

00:24:11

045.课间答疑

00:06:50

046.BP算法执行过程讲解三

00:32:32

047.今日课程总结

00:12:06

048.知识回顾

00:12:55

049.案例代码：基于BP实现回归作业代码实现讲解

00:39:52

050.课件答疑

00:03:50

051.RBF神经网络结构讲解

00:30:58

052.案例代码：基于NumPy的RBF网络实现代码讲解

00:22:30

053.CNN卷积神经网络结构概述讲解

00:18:41

054.CNN网络Input Layer层次结构讲解

00:24:42

055.CNN网络CONV Layer层次结构讲解一

00:25:23

056.CNN网络CONV Layer层次结构讲解二

00:38:35

057.CNN网络CONV Layer层次结构讲解三

00:33:38

058.CNN网络CONV Layer层次结构讲解四

00:25:40

059.CNN网络CONV Layer层次结构讲解五

00:08:01

060.CNN网络Activation Layer层次结构讲解

00:40:09

061.今日课程内容总结

00:09:51

062.晚自习答疑01

00:24:49

063.作业：基于SGD、MBGD的手写数字识别案例代码实现讲解

00:21:24

064.作业：晚自习作业代码实现讲解

00:25:45

065.课前答疑

00:08:16

066.CNN网络之Pooling Layer层次结构以及CNN整体网络结构讲解

00:24:00

067.案例代码：基于CNN的手写数字识别案例代码实现讲解一

00:26:38

068.课间答疑

00:03:52

069.案例代码：基于CNN的手写数字识别案例代码实现讲解二

00:24:04

070.案例代码：基于CNN的手写数字识别案例代码实现讲解三

00:26:37

071.课间答疑

00:08:13

072.案例代码：基于CNN的手写数字识别案例代码实现讲解四

00:28:10

073.案例代码：基于CNN的手写数字识别案例代码实现讲解五

00:31:41

074.课间答疑

00:09:21

075.Batch Normalization Layer网络结构讲解一

00:27:19

076.Batch Normalization Layer网络结构讲解二

00:28:51

077.案例代码：基于FC全连接网络的BN应用案例代码实现讲解

00:19:53

078.案例代码：基于卷积CNN神经网络的BN应用案例代码实现讲解

00:29:19

079.Layer Normalization Layer网络结构及应用案例代码实现讲解

00:10:58

080.CNN卷积神经网络总结以及今日课程内容总结

00:19:02

081.案例代码：基于TensorFlow实现RBF神经网络讲解

00:49:28

082.GBOOST回顾（循）

1:03:38

083.晚自习答疑讲解(BN、IN、LN、GN、SN)

00:17:45

084.IN、GN、SN代码实现(SN代码实现有bug)

00:44:09

085.案例代码：SN归一化代码实现Bug解决讲解(代码运行出现nan异常解决)

00:25:02

086.CNN经典网络结构VGGNet结构讲解

00:19:38

087.CNN经典网络结构GoogleNet结构讲解

00:27:11

088.课间答疑

00:04:26

089.CNN经典网络结构ResNet网络结构讲解

00:22:32

090.CNN经典网络结构DenseNet网络结构讲解

00:16:55

091.CNN经典网络结构SeNet网络结构讲解

00:23:50

092.CNN网络经典结构Residual Attention Networks网络结构讲解

00:09:07

093.CNN网络经典结构MobileNet网络结构讲解

00:21:54

094.课间答疑

00:07:04

095.CNN网络经典结构ShuffleNet网络结构讲解

00:11:40

096.案例代码：基于VGG的手写数字识别案例代码实现讲解一

00:20:29

097.案例代码：基于VGG的手写数字识别案例代码实现讲解二

00:24:22

098.案例代码：基于VGG的flower分类代码实现讲解

00:30:36

099.案例代码：基于MATLAB的模型参数持久化以及持久化恢复模型应用案例代码实现讲解

00:35:58

100.案例代码：基于迁移学习的VGG flower分类代码实现讲解

00:40:14

101.今日课程内容总结

00:02:47

102.案例代码：TFRecord数据文件生成代码实现讲解

00:29:01

103.案例代码：TFRecord数据文件读取代码实现讲解

00:12:37

104.案例代码：基于TFRecord的CNN手写数字识别案例代码实现讲解

00:14:13

105.案例代码作业：基于CNN实现验证码识别需求讲解

00:14:29

106.RNN网络结构讲解

00:40:59

107.RNN网络的正向、反向传播过程讲解

00:33:37

108.双向RNN和深度RNN网络结构讲解

00:17:13

109.LSTM网络结构讲解

00:34:18

110.LSTM网络的正向、反向传播过程讲解

00:28:09

111.LSTM另一种理解方式讲解(扩展)

00:06:56

112.LSTM网络变种结构讲解(GRU)

00:18:19

113.案例代码：RNN基本API应用讲解

00:37:54

114.案例代码：基于RNN的手写数字识别案例代码实现讲解一

00:29:48

115.案例代码：基于RNN的手写数字识别案例代码实现讲解二

00:21:18

116.今日课程内容总结

00:08:07

117.案例代码：WS权重系数标准化代码实现讲解

00:26:46

118.案例代码：LeNet5经典网络结构TensorFlow实现代码讲解

00:27:47

119.知识回顾：TensorFlow、BP、CNN知识回顾讲解

00:37:32

120.知识回顾：RNN知识回顾讲解

00:25:58

121.案例代码：基于dynamic的RNN手写数字案例代码实现讲解

00:32:19

122.英文小短文预测案例代码实现讲解一

00:39:15

123.英文小短文预测案例代码实现讲解二

00:15:38

124.英文小短文预测案例代码实现讲解三

00:40:28

126.唐诗生成案例代码实现讲解二

00:25:24

127.唐诗生成案例代码实现讲解三

00:30:49

128.唐诗生成案例代码优化讲解四(embending)

00:37:34

129.唐诗生成案例生成效果讲解

00:05:48

130.今日课程内容总结

00:17:30

131.GAN对抗神经网络概述

00:07:37

132.GAN对抗神经网络结构讲解一

00:23:54

133.GAN对抗神经网络结构讲解二

00:24:59

134.GAN对抗神经网络结构讲解三

00:25:51

135.扩展：纳什均衡讲解

00:25:16

136.GAN对抗神经网络训练过程讲解

00:23:39

137.GAN对抗神经网络总结讲解

00:17:48

138.案例代码：基于GAN的手写数字图片生成案例代码实现讲解一

00:22:12

139.案例代码：基于GAN的手写数字图片生成案例代码实现讲解二

00:22:13

140.案例代码：基于GAN的手写数字图片生成案例代码实现讲解三

00:24:24

141.案例代码：基于GAN的手写数字图片生成案例代码实现讲解四

00:27:50

142.案例代码：基于GAN的手写数字图片生成案例代码实现讲解五

00:35:06

143.DCGAN网络架构讲解

00:42:16

144.今日课程内容总结

00:11:02

145.AutoEncoder自编码神经网络结构讲解

00:26:49

146.案例代码：基于AE自编码神经网络的案例代码实现讲解一

00:29:16

147.案例代码：基于AE自编码神经网络的案例代码实现讲解二

00:18:16

148.案例代码：基于AE的手写数字生成案例代码实现讲解

00:25:58

149.课间答疑

00:04:53

150.案例代码：基于AE的手写图像高阶特征提取代码实现讲解

00:32:06

151.AutoEncoder自编码结构总结

00:08:49

152.案例代码：基于CNN和DeCNN的AE自编码网络案例代码讲解

00:24:35

153.VAE变分自编码器神经网络结构讲解

00:28:55

154.案例代码：VAE的案例代码实现讲解

00:34:03

155.案例代码：基于TensorFlow的keras案例代码实现讲解

00:25:13

156.案例代码：基于TensorFlow的高阶API contrib的案例代码实现讲解

00:29:21

157.今日课程内容总结

00:05:54

158.案例代码：基于TensorFlow中keras 高阶API应用案例代码实现讲解二

00:24:32

159.TensorFlow、MxNet、Keras、PyTorch各种深度学习编程库扩展讲解

00:22:12

160.PyTorch安装方式讲解

00:15:38

161.课间答疑

00:05:37

162.PyTorch基本应用讲解一

00:32:26

163.PyTorch基本应用讲解二

00:29:43

164.案例代码：基于PyTorch的手写数字代码实现讲解一

00:35:07

165.案例代码：基于PyTorch的手写数字代码实现讲解二

00:39:05

166.案例代码：基于PyTorch的手写数学代码实现讲解三

00:12:03

167.案例代码：基于PyTorch的手写汉字实现讲解

00:19:11

168.案例代码：基于PyTorch的迁移学习代码实现讲解

00:24:35