2019大神带你一个月掌握深度学习必备神经网络原理实战及应用案例

作者: admin 分类: 机器学习和人工智能教程合集 发布时间: 2019-09-05 03:22

第一章:神经网络必备基础知识点

  1. 课程概述与环境配置 12:30
  2. 深度学习与人工智能概述 14:33
  3. 机器学习常规套路 12:22
  4. K近邻与交叉验证 10:08
  5. 得分函数 11:51
  6. 损失函数 7:47
  7. softmax分类器 8:24
  8. 课件讨论 7:29
  9. 课后答疑 29:43
    第二章:神经网络架构
  10. 梯度下降原理 10:34
  11. 学习率的作用 6:19
  12. 反向传播 11:51
  13. 神经网络基础架构 10:46
  14. 神经网络实例演示 15:07
  15. 正则化与激活函数 10:03
  16. drop-out 11:23
  17. 课后讨论 14:32
    第三章:tensorflow训练mnist数据集
  18. tensorflow安装 8:03
  19. tensorflow基本套路 11:03
  20. tensorflow常用操作 9:29
  21. tensorflow实现线性回归模型 15:27
  22. tensorflow实现手写字体识别 12:04
  23. 参数初始化 8:19
  24. 迭代完成训练 10:50
  25. 课间讨论 8:05
  26. 课后讨论 16:05
    第四章:卷积神经网络
  27. 卷积体征提取 12:15
  28. 卷积计算流程 9:28
  29. 卷积层计算参数 16:18
  30. 池化层操作 13:23
  31. 卷积网络整体架构 7:01
  32. 经典网络架构 12:46
    第五章:CNN实战与验证码识别
  33. 卷积网络复习 7:01
  34. 使用CNN训练mnist数据集(MNIST数据代码下载–>) 11:48
  35. 卷积与池化操作 9:00
  36. 定义卷积网络计算流程 13:26
  37. 完成迭代训练 11:06
  38. 验证码识别概述 10:17
  39. 验证码识别流程 17:34
    第六章:自然语言处理-word2vec
  40. 自然语言处理与深度学习 11:58
  41. 语言模型 12:27
  42. 神经网络模型 10:46
  43. CBOW模型 12:26
  44. 参数更新 12:58
  45. 负采样模型 6:31
    第七章:word2vec实战与对抗生成网络
  46. 使用Gensim库构造词向量 6:21
  47. 维基百科中文数据处理 10:26
  48. Gensim构造word2vec模型 8:51
  49. 测试模型相似度结果 7:42
  50. 案例:影评情感分类 17:48
  51. 基于词袋模型训练分类器 11:08
  52. 准备word2vec输入数据 10:46
  53. 使用gensim构建word2vec词向量 16:35
  54. 对抗生成网络原理概述 10:24
  55. GAN网络结构定义 10:07
  56. Gan迭代生成 11:52
  57. DCGAN网络特性 7:38
  58. DCGAN网络细节 11:53
  59. tfidf原理 13:28
    第八章:LSTM情感分析与黑科技概述
  60. RNN网络架构 12:21
  61. LSTM网络架构 12:00
  62. 案例:使用LSTM进行情感分类 13:13
  63. 情感数据集处理 13:06
  64. 基于word2vec的LSTM模型 17:14
  65. 趣味网络串讲(数据代码下载—>) 11:23
  66. 课后讨论版 7:42

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