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├第10课：深度学习与各种迁移应用.pdf
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├第1课 数学基础.pdf
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├第2课：从线性分类器到人工神经网络.pdf
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├第3课：计算机视觉与卷积神经网络.pdf
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├第4课：深度学习框架与应用.pdf
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├第5课 detection_dec10.pdf
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├第6课：词嵌入(word2vec)与相关应用.pdf
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├第7课：循环神经网络与长短时记忆及应用.pdf
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├第8课：循环神经网络应用.pdf
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└第9课：强化学习与DQN.pdf
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├<视频>
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├07.第7课 循环神经网络与LSTM（寒）.mp4
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├11.10（上）深度学习与各种迁移学习应用（寒）.mkv
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├11.10（下）深度学习与各种迁移学习应用（寒）.mkv
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├11.1夯实深度学习数据基础（管）.mkv
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├11.2从线性分类器到人工神经网络（寒）.mkv
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├11.3 卷积神经网络与图像识别.mkv
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├11.4主流深度学习框架示例（寒）.mkv
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├11.5图像物体检测与风格变化（李）.mkv
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├11.6 让计算机学会人类的文字：词嵌入（寒）.mkv
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├11.8循环神经网络在NLP上的应用（寒）.mkv
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└11.9增强学习与Deep Q Network（寒）.mkv
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├<资料>
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├《11月深度学习班》一般问题解答.txt
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├2.半小时掌握凸优化.pdf
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├caffe安装教程.docx
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├Densely Connected Convolutional Networks.pdf
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├fabfile.py
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├fabfile_usage.txt
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├Fix Frozen After Login In Ubuntu 14.pdf
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├FlashFXP4_OYKSOFT.rar
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├IMG_20161126_181222.jpg
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├neural-style使用方法.docx
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├Screenshot_2016-11-26-18-09-54-060_com.tencent.mm.png
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├tensorflow_manual_cn.pdf
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├win10下安装cu8.0+theano.docx
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├Xshell_5.0.0.37_setup.1459931786.exe
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├点点滴滴积少成多---进阶30k之路---邓大为.doc
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├在线11月DL班ssh登录GPU云服务器步骤.docx
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├凸优化_Boyd_王书宁译.pdf
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├<工具软件>
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├caffe-master.zip
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├NVIDIA-Linux-x86_64-367.57.run
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├opencv2.4.13.zip
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├Universal-USB-Installer-1.9.6.8.exe
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├VanDyke-SecureCRT-v7.2.6-WINDOWS.zip
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├Xftp5.exe
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└Xshell5.exe
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├<课件与代码>
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├artificial_neural_network.zip
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├conv_net_codes.zip
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├Densely Connected Convolutional Networks.pdf
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├dl_examples.zip
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├linear_regression.ipynb
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├第1课：深度学习班数学基础.pdf
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├第2课：从线性分类器到人工神经网络.pdf
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├第3课：计算机视觉与卷积神经网络.pdf
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├第4课：深度学习框架与应用.pdf
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├第5课：detection_dec10.pdf
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├第6课：词嵌入(word2vec)与相关应用.pdf
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└十一月深度学习班第1课数学基础.ipynb
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├<预习资料>
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├神经?络与深度学习.pdf
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├神经网络与深度学习简明讲义.pdf
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└十一月深度学习班 数学课书籍材料.zip
├<数学课程>
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├第10讲 极大似然估计.mp4
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├第11讲 重新理解矩阵.mp4
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├第12讲 四个基本的子空间.mp4
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├第1讲 微积分和梯度.mp4
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├第1讲 微积分和梯度.ppt
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├第2讲 Taylor展式与拟牛顿.mp4
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├第2讲 Taylor展式与拟牛顿.ppt
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├第3讲 概率论基础.mp4
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├第4讲 概率计算与拒绝采样.mp4
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├第5讲 期望和方差.mp4
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├第6讲 协方差.mp4
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├第7讲 偏度和峰度.mp4
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├第8讲 中心极限定理.mp4
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└第9讲 矩估计.mp4
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