深度学习框架Caffe学习与应用视频教程 炼数成金深度学习技术 Caffe视频教程下载

课程名称

深度学习框架Caffe学习与应用视频教程 炼数成金深度学习技术 Caffe视频教程下载

课程目录

│  ├<第一课>

第一课.pptx

<附加opencv安装视频>

Linux下OpenCV安装.pptx

linux下安装.mov

源码>

│  ippicv_linux_20151201.tgz

│  opencv.zip

│  opencv_contrib.zip

│  opencv-3.1.0.exe

<测试代码>

│  gcc_command.docx

│  lena.jpg

│  test_opencv.cpp

<视频>

part1_课程介绍.mov

part2_深度学习介绍.mov

part3_caffe介绍.mov

part4_caffe安装.mov

part5_作业.mov

<资料>

Deep Learning (Bengio 2015-10-03).pdf

DeepLearning-NowPublishing-Vol7-SIG-039.pdf

master.zip

Understanding Machine Learning – From Theory to Algorithms.pdf

神经网络与机器学习(第3版）.pdf

神经网络与深度学习讲义20151211.pdf

│  ├<第二课>

第二课.pptx

<课程代码>

<视频>

│  part1_前言.mov

│  part2_代码目录结构.mov

│  part3_blob源码分析.mov

│  part4_blob编程操作.mov

│  part5_layer&Net.mov

│  part6_proto介绍和编码使用.mov

<视频>

part1_前言.mov

part2_代码目录结构.mov

part3_blob源码分析.mov

part4_blob编程操作.mov

part5_layer&Net.mov

part6_proto介绍和编码使用.mov

part7_牛刀小试mnist数据集.mov

<作业素材>

dataguru.class.proto

│  ├<第三课>

第三课.pptx

<课程代码>

<视频>

caffe_lecture3_part1_前言.mp4

caffe_lecture3_part2_solver介绍.mp4

caffe_lecture3_part3_solver参数配置与优化方法.mp4

caffe_lecture3_part4_io模块介绍.mp4

caffe_lecture3_part5_图片转换lmdb.mp4

caffe_lecture3_part6_使用训练好的模型.mp4

<相关论文>

 RMSProp_Divide the gradient by a running average of its recent magnitude.pdf

A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines.pdf

ADADELTA AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD.pdf

ADAM_A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION.pdf

Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization.pdf

On the importance of initialization and momentum in deep learning.pdf

Readme.txt

│  ├<第四课>

第三课的勘误.pdf

第四课.pptx

<课程代码>

<视频>

caffe_lecture4_part1_前言.mp4

caffe_lecture4_part2_可视化工具.mp4.zip

caffe_lecture4_part3_卷积、池化、全连接、激活和Softmax.mp4

│  ├<第五课>

第五课.pptx

<课程代码>

<视频>

caffe_lecture5_part1_前言.mp4

caffe_lecture5_part2_1_自定义Layer计算层.mp4

caffe_lecture5_part2_2_自定义Layer计算层.mp4

caffe_lecture5_part3_自定义数据输入层.mp4

<作业素材>

digits.png

│  ├<第六课>

【参考教程】vim打造C++ IDE.pdf

第六课.pptx

<课程代码>

my_solver.cpp

my_solver.hpp

<上周作业用代码>

│  caffe.proto

│  digits.png

│  my_data_layer.cpp

│  my_data_layer.hpp

│  mydata_lenet_solver.prototxt

│  mydata_lenet_train_test.prototxt

<视频>

caffe_lecture6_part1_上周作业讲解(自定义数据层).mp4.zip

caffe_lecture6_part2_自定义损失层与softmax讲解.mp4.zip

caffe_lecture6_part3_自定义solver.mp4

│  ├<第七课>

【补充】虚拟机镜像.txt

第七课.pptx

<论文资料>

Faster R-CNN.pdf

Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf

Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf

README.png

SPPNet.pdf

SSD.pdf

YOLO.pdf

<视频>

caffe_lecture7_part1_RCNN_SPPNET.mp4.zip

caffe_lecture7_part2_FRCNN_YOLO_SSD.mp4.zip

caffe_lecture7_part3_pythonlayer.mp4.zip

│  ├<第八课>

第八课.pptx

<视频>

caffe_lecture8_part1_矩阵运算.mp4.zip

caffe_lecture8_part2_Caffe最小化.mp4.zip

│  ├<第九课>

第九课.pptx

<课程代码>

<视频>

caffe_lecture9_part1.mp4.zip

caffe_lecture9_part2.mp4.zip

caffe_lecture9_part3.mp4.zip

│  ├<第十课>

第十课.pptx

<参考资料>

4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Delving Deep into Rectifiers- Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification.pdf

Dropout- A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting.pdf

t502v.Neural.Networks.Tricks.of.the.Trade.pdf

<视频>

caffe_lecture10_part1_前言.mp4.zip

caffe_lecture10_part2_数据预处理tricks.mp4.zip

caffe_lecture10_part3_训练tricks.mp4.zip

caffe_lecture10_part4_可视化结果分析tricks_实战tricks.mp4.zip

<作业素材>

101_ObjectCategories.tar.gz

│  ├<第十一课>

第十一课.pptx

<课程代码>

<视频>

caffe_lecture11_part1.mkv

caffe_lecture11_part2.mkv

<作业素材>

neg.zip

pos.txt

│  ├<第十二课>

第十二课.pptx

<课程代码>

<视频>

caffe_lecture12_part1.mp4

caffe_lecture12_part2.mp4

caffe_lecture12_part3.mp4

│  ├<第十三课>

第十三课.pptx

<视频>

caffe_lecture13_part1.mp4

<资料>

AWS安装N卡驱动CUDA(Ubuntu14.04-64bit).docx

Ubuntu14.04安装NVIDA驱动和CUDA8.pdf

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