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【全180集】史上最详细的深度学习之神经网络:CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、算法原理+实战 !从理论到实战,比啃书效果好多了!

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2026-05-07 16:37:52
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2026年深度学习神经网络入门到实战全套课程分享,配套姿//料可在评论区获取! 在本系列教程中,将带你从了解深度学习和神经网络基础到构建神经网络模型,再到实战应用,涵盖了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图神经网络(GNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、以及Transtomer模型等。通过理论讲解与实例演示相结合,你将掌握深度学习的基本原理、应用场景和实现技巧,为大家的深度学习之路提供坚实的知识基础
视频选集
(1/106)
简介
10:21
【神经网络入门】 机器学习、深度学习简介
17:04
【神经网络入门】神经元-逻辑斯底回归模型
09:58
【神经网络入门】神经元多输出
13:03
【神经网络入门】梯度下降
11:52
【神经网络入门】 数据处理与模型图构建(1)
16:22
【神经网络入门】数据处理与模型图构建(2)
16:31
【神经网络入门】 神经元实现(二分类逻辑斯蒂回归模型实现)
33:45
【神经网络入门】神经网络实现(多分类逻辑斯蒂回归模型实现)
18:03
【卷积神经网络】 神经网络进阶
21:21
【卷积神经网络】 卷积神经网络(1)
18:52
【卷积神经网络】卷积神经网络(2)
17:36
【卷积神经网络】 卷积神经网络实战
16:39
【卷积神经网络进阶】卷积神经网络进阶(alexnet)
23:15
【卷积神经网络进阶】卷积神经网络进阶(ggnet-Resnet)
22:51
【卷积神经网络进阶】卷积神经网络进阶(inception-mobile-net)
22:56
【卷积神经网络进阶】GG-ResNet实战(1)
20:23
【卷积神经网络进阶】 GG-ResNet实战(2)
17:54
【卷积神经网络进阶】Inception-mobile_net(1)
15:28
【卷积神经网络进阶】Inception-mobile_net(2)
14:40
【卷积神经网络调参】 adagrad_adam
10:32
【卷积神经网络调参】激活函数到调参技巧(1)
24:14
【卷积神经网络调参】激活函数到调参技巧(2)
20:52
【卷积神经网络调参】Tensorboard实战(1)
21:35
【卷积神经网络调参】Tensorboard实战(2)
19:55
【卷积神经网络调参】fine-tune-实战
17:32
【卷积神经网络调参】 actiation-initializer-optimizer-实战
18:43
【卷积神经网络调参】 图像增强api使用
19:13
【卷积神经网络调参】 图像增强实战
16:03
【卷积神经网络调参】 批归一化实战(1)
12:19
【卷积神经网络调参】批归一化实战(2)
12:42
【图像风格转换】卷积神经网络的应用
05:16
【图像风格转换】卷积神经网络的能力
04:39
【图像风格转换】 图像风格转换1算法
11:52
【图像风格转换】 GG16预训练模型格式
05:44
【图像风格转换】 GG16预训练模型读取函数封装
15:40
【图像风格转换】GG16模型搭建与载入类的封装
18:22
【图像风格转换】 图像风格转换算法定义输入与调用GG-Net
13:19
【图像风格转换】 图像风格转换计算图构建与损失函数计算
17:13
【图像风格转换】 图像风格转换训练流程代码实现
14:35
【图像风格转换】 图像风格转换效果展示
06:23
【图像风格转换】 图像风格转换2算法
14:12
【图像风格转换】 图像风格转换3算法
05:58
【循环神经网络】 序列式问题
05:49
【循环神经网络】循环神经网络
23:32
【循环神经网络】 长短期记忆网络
10:41
【循环神经网络】 基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN)
14:04
【循环神经网络】 基于CNN的文本分类模型(TextCNN)
20:22
【循环神经网络】RNN与CNN融合解决文本分类
15:30
【循环神经网络】数据预处理之分词
16:47
【循环神经网络】数据预处理之词表生成与类别表生成
13:22
【循环神经网络】实战代码模块解析
06:38
【循环神经网络】 超参数定义
09:39
【循环神经网络】 词表封装与类别封装
15:03
【循环神经网络】 数据集封装
12:13
【循环神经网络】计算图输入定义
06:21
【循环神经网络】 计算图实现
13:28
【循环神经网络】指标计算与梯度算子实现
06:43
【循环神经网络】 训练流程实现
07:43
【循环神经网络】 LSTM单元内部结构实现
17:14
【循环神经网络】 TextCNN实现
09:58
【循环神经网络】 循环神经网络总结
01:35
【图像生成文本】 图像生成文本问题引入⼊
09:00
【图像生成文本】 图像生成文本评测指标
08:26
【图像生成文本】Encoder-Decoder框架与Beam Search算法生成文本
05:35
【图像生成文本】 Multi-Modal RNN模型
06:46
【图像生成文本】 Show and Tell模型
02:35
【图像生成文本】Show attend and Tell 模型
14:59
【图像生成文本】Bottom-up Top-down Attention模型
05:32
【图像生成文本】图像生成文本模型对比与总结
04:25
【图像生成文本】 数据介绍,词表生成
15:25
【图像生成文本】 图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
12:20
【图像生成文本】 图像特征抽取(2)-Inception3预训练模型抽取图像特征
13:08
【图像生成文本】 输入输出文件与默认参数定义
09:04
【图像生成文本】 词表载入
10:17
【图像生成文本】文本描述转换为ID表示
05:26
【图像生成文本】 ImageCaptionData类封装-图片特征读取
12:41
【图像生成文本】 ImageCaptionData类封装-批数据生成
14:56
【图像生成文本】计算图构建-辅助函数实现
05:10
【图像生成文本】计算图构建-图片与词语embedding
14:07
【图像生成文本】计算图构建-rnn结构实现、损失函数与训练算子实现
20:09
【图像生成文本】 训练流程代码
08:10
【图像生成文本】文本生成图像问题引入与本节课总结
07:04
【对抗神经网络】对抗生成网络原理
12:32
【对抗神经网络】 深度卷积对抗生成网络DCGAN(1)
10:19
【对抗神经网络】 反卷积
10:31
【对抗神经网络】 深度卷积对抗生成网络DCGAN(2)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
04:22
【对抗神经网络】图像翻译Pix2Pix_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
11:30
【对抗神经网络】无配对图像翻译CycleGAN(1)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
06:35
【对抗神经网络】无配对图像翻译CycleGAN(2)_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
08:46
【对抗神经网络】 多领域图像翻译StarGAN_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
12:50
【对抗神经网络】 文本生成图像Text2Img_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
09:02
【对抗神经网络】 对抗生成网络总结_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
03:57
【对抗神经网络】DCGAN实战引⼊
14:56
【对抗神经网络】 数据生成器实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
14:47
【对抗神经网络】DCGAN生成器器实现
15:42
【对抗神经网络】DCGAN判别器实现
07:44
【对抗神经网络】DCGAN计算图构建实现与损失函数实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
11:12
【对抗神经网络】DCGAN训练算子实现_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
06:56
【对抗神经网络】 训练流程实现与效果展示_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
13:04
【自动机器学习网络-AutoML】 AutoML引入_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
07:26
【自动机器学习网络-AutoML】 自动网络结构搜索算法一_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
16:16
【自动机器学习网络-AutoML】 自动网络结构搜索算法一的分布式训练_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
08:10
【自动机器学习网络-AutoML】自动网络结构搜索算法二_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
09:42
【自动机器学习网络-AutoML】自动网络结构搜索算法三_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战
09:21
课程总结
16:28
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