目录
├─第一章：神经网络必备基础知识点1 G& Z0 q1 ^: W, p1 u/ B
│ ├─1-1课程概述与环境配置.mp4
│ ├─1-2深度学习与人工智能概述.mp4
│ ├─1-3机器学习常规套路.mp4
│ ├─1-4K近邻与交叉验证.mp4% j* ~5 t/ A7 {* G
│ ├─1-5得分函数.mp4
│ ├─1-6损失函数.mp4
│ ├─1-7softmax分类器.mp4
│ ├─1-8课后讨论与答疑.mp4) ?4 m, }* n! Y7 B, V3 r6 e
│ ├─神经网络（上课）.pdf1 I$ u+ s8 o; c( C9 b7 b
├─第七章-word2vec实战与对抗生成网络; J" C8 I4 l! k3 Q8 v! V
│ ├─7-1基于词袋模型训练分类器.mp4
│ ├─7-2准备word2vec输入数据.mp47 j$ V1 b5 }5 d" C$ y
│ ├─7-3使用gensim构建word2.mp4
│ ├─7-4tfidf原理.mp4
│ ├─7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---).mp4
│ ├─7-6GAN网络结构定义.mp4
│ ├─7-7 Gan迭代生成.mp4& ^5 N! { m# U) m; P
│ ├─7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）.mp4/ j: C: u2 W3 K# L1 f
│ ├─7-9DCGAN网络细节.mp4
├─第三次课程代码
│ ├─imagenet-vgg-verydeep-19.mat
│ ├─tensorflow.pptx/ K: l* H$ _* `5 V! n0 @
│ ├─tensorflow代码.zip
├─第三章-tensorflow训练mnist数据集 j3 I# ?0 W+ a% d) Z
│ ├─3-1tensorflow安装.mp4) @. d, f" m- n$ E* u
│ ├─3-2tensorflow基本套路.mp47 _- e1 t% X9 k9 |+ R+ r/ `
│ ├─3-3tensorflow常用操作.mp4
│ ├─3-4tensorflow实现线性回归.mp4( E: i. g: h; d! g% l3 O8 z
│ ├─3-5tensorflow实现手写字体.mp4
│ ├─3-6参数初始化.mp4+ l W- Y, i& O2 P
│ ├─3-7迭代完成训练.mp47 h" D% F# v4 c- P* ?
│ ├─3-8课后讨论.mp4- t, C) Z! S# X. _% [5 `
│ ├─mnist.zip
├─第二章：神经网络架构
│ ├─2-1梯度下降原理-2-2学习率的作用-2-3反向传播-2-4神经网络基础架构-2-5神经网络实例演示-2-6正则化与激活函数.mp49 @" G. I% |1 |0 L& |6 _% ^% i
│ ├─2-7drop-out.mp4
│ ├─2-8课后讨论.mp4. y3 W% h! M# c) a) N
├─第五章-CNN实战与验证码识别
│ ├─5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）.mp4
│ ├─5-2使用CNN训练mnist数.mp4
│ ├─5-3卷积与池化操作.mp4- S' i4 [' d9 {9 u
│ ├─5-4定义卷积网络计算流程.mp4) f$ u# ?' C, l
│ ├─5-5完成迭代训练.mp4, n; N9 S/ v3 @( @4 ~% |
│ ├─5-6验证码识别概述.mp4
│ ├─5-7验证码识别流程.mp4
│ ├─验证码案例.zip2 U7 M5 _( t8 i) s
├─第八章-LSTM情感分析与黑科技概述0 x, Z2 ]1 s1 ?0 ^: j
│ ├─8-1 RNN网络架构.mp4
│ ├─8-2LSTM网络架构.mp4
│ ├─8-3案例：使用LSTM进行情.mp4
│ ├─8-4情感数据集处理.mp4
│ ├─8-5基于word2vec的LSTM模型.mp4
│ ├─8-6趣味网络串讲（数据代.mp4
│ ├─8-7课后讨论版.mp4
├─第六章-自然语言处理-word2vec/ [1 v( }$ k& G" K6 d- Q
│ ├─6-1自然语言处理与深度学.mp40 l% Q& I' p& r+ T# Y
│ ├─6-2语言模型.mp4
│ ├─6-3神经网络模型.mp42 k, k& }4 x, h" w; G0 y4 I, R
│ ├─6-4CBOW模型.mp4
│ ├─6-5参数更新.mp4 Y5 r, a* P5 N
│ ├─6-6负采样模型.mp4: {2 d [8 H3 M' X
│ ├─6-7案例：影评情感分类(数据.mp41 o2 b. D& o2 e& |' ?. I
├─第四章-卷积神经网络
│ ├─4-1卷积体征提取.mp4& [$ Y8 q( U) b; @
│ ├─4-2卷积计算流程.mp4, a+ c$ p6 e* z
│ ├─4-3卷积层计算参数.mp4( T% i+ r& j. J- K# f0 u4 _- b8 i
│ ├─4-4池化层操作.mp4
│ ├─4-5卷积网络整体架构.mp4
│ ├─4-6经典网络架构.mp4
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