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├─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
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