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
第一章：神经网络必备基础知识点
- 课程概述与环境配置 12:30
- 深度学习与人工智能概述 14:33
- 机器学习常规套路 12:22
- K近邻与交叉验证 10:08
- 得分函数 11:51
- 损失函数 7:47
- softmax分类器 8:24
- 课件讨论 7:29
- 课后答疑 29:43
第二章：神经网络架构 - 梯度下降原理 10:34
- 学习率的作用 6:19
- 反向传播 11:51
- 神经网络基础架构 10:46
- 神经网络实例演示 15:07
- 正则化与激活函数 10:03
- drop-out 11:23
- 课后讨论 14:32
第三章：tensorflow训练mnist数据集 - tensorflow安装 8:03
- tensorflow基本套路 11:03
- tensorflow常用操作 9:29
- tensorflow实现线性回归模型 15:27
- tensorflow实现手写字体识别 12:04
- 参数初始化 8:19
- 迭代完成训练 10:50
- 课间讨论 8:05
- 课后讨论 16:05
第四章：卷积神经网络 - 卷积体征提取 12:15
- 卷积计算流程 9:28
- 卷积层计算参数 16:18
- 池化层操作 13:23
- 卷积网络整体架构 7:01
- 经典网络架构 12:46
第五章：CNN实战与验证码识别 - 卷积网络复习 7:01
- 使用CNN训练mnist数据集(MNIST数据代码下载–>) 11:48
- 卷积与池化操作 9:00
- 定义卷积网络计算流程 13:26
- 完成迭代训练 11:06
- 验证码识别概述 10:17
- 验证码识别流程 17:34
第六章：自然语言处理-word2vec - 自然语言处理与深度学习 11:58
- 语言模型 12:27
- 神经网络模型 10:46
- CBOW模型 12:26
- 参数更新 12:58
- 负采样模型 6:31
第七章：word2vec实战与对抗生成网络 - 使用Gensim库构造词向量 6:21
- 维基百科中文数据处理 10:26
- Gensim构造word2vec模型 8:51
- 测试模型相似度结果 7:42
- 案例：影评情感分类 17:48
- 基于词袋模型训练分类器 11:08
- 准备word2vec输入数据 10:46
- 使用gensim构建word2vec词向量 16:35
- 对抗生成网络原理概述 10:24
- GAN网络结构定义 10:07
- Gan迭代生成 11:52
- DCGAN网络特性 7:38
- DCGAN网络细节 11:53
- tfidf原理 13:28
第八章：LSTM情感分析与黑科技概述 - RNN网络架构 12:21
- LSTM网络架构 12:00
- 案例：使用LSTM进行情感分类 13:13
- 情感数据集处理 13:06
- 基于word2vec的LSTM模型 17:14
- 趣味网络串讲（数据代码下载—>） 11:23
- 课后讨论版 7:42