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( u. F1 L) p* Z〖课程介绍〗
0 C$ U2 X+ }+ e1 z$ g0 n此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* l; W. t- d7 ]0 [+ l+ o0 Q. x+ }& y
# o3 M% g) j) R( ~8 i c4 q〖课程目录〗& N" W3 L( C! K L( \# v% t
1-1课程概述与环境配置
! X1 _3 o* N$ g# @% [6 R+ y# Q1-2深度学习与人工智能概述. G6 Y2 e/ W! [
1-3机器学习常规套路: L( j7 z" T4 B1 q
1-4K近邻与交叉验证- _1 x5 u& p! L' S. q
1-5得分函数- ^ u; [7 O$ e5 h
1-6损失函数+ ^6 z1 r" n/ u' D8 r
1-7softmax分类器) q4 z- }& M* |- C; x: Y6 j5 Y
1-8课后讨论与答疑& @% l; q; ]2 W/ P3 y* L
2-1梯度下降原理-
8 I. }1 n- Y, F1 Q) ?7 Y# X2-2学习率的作用-7 g* j( x! I) e! n
2-3反向传播-8 ]& u. \! l' L$ o* W5 r) U
2-4神经网络基础架构-
& M7 q2 l6 q4 }2-5神经网络实例演示-
0 e/ z1 h% g, `; P& X5 {+ |+ Q5 \2-6正则化与激活函数
2 X/ b6 x0 E! e0 R) [9 @( [2-7drop-out
, R; \' _+ \1 q2-8课后讨论3 ]- z) e; Y% e9 ?1 V7 G
3-1tensorflow安装
! b' T, D% Z: q; U5 a/ ^% W3 y3-2tensorflow基本套路& u$ s; Q% \" Z, ]/ y9 g1 ?/ e
3-3tensorflow常用操作
; _. p0 s, T0 s- n3-4tensorflow实现线性回归
" X7 N7 q8 M( Z3-5tensorflow实现手写字体: c6 I0 S$ i) o [$ z
3-6参数初始化
" q4 n' g; Q. ^2 e9 Y3 F8 b; Q3-7迭代完成训练
( t) E( J/ P( ^7 @" R3-8课后讨论" H' w+ p- y- T2 `
4-1卷积体征提取/ U' d6 f1 o2 Y3 ~
4-2卷积计算流程
* `* A+ y+ X$ p8 {1 p4-3卷积层计算参数3 u7 C1 B z) `* N, e9 a) e, S
4-4池化层操作0 V( I; k; M. z: f9 e
4-5卷积网络整体架构
! f8 i2 S9 p; `+ M) |3 h4-6经典网络架构
9 @. O5 x2 t6 V$ e/ }: j4 @5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 ^/ E/ g* L P% [) ^7 H5-2使用CNN训练mnist数2 ?5 B& a6 a6 V' t' s: n
5-3卷积与池化操作
- N' b. N* R8 i5-4定义卷积网络计算流程: \5 B( z3 ~- O; z" c& m
5-5完成迭代训练6 l! k: I5 _- w3 w: Z2 z
5-6验证码识别概述7 o/ p8 z: Z) F1 {8 @: r
5-7验证码识别流程
- ^3 _+ l; [& q% n. M8 T/ W6-1自然语言处理与深度学
& |( i" f4 J) B$ ~5 n7 F- i7 J/ I4 B+ t6-2语言模型( M/ I" F* K+ Q+ F" S
6-3神经网络模型
! S0 V5 H, W' }* |6 j/ j: @! E6-4CBOW模型, Z/ m7 w- u2 } G
6-5参数更新
3 V' N# @+ }( g. I* T/ ]6-6负采样模型! J/ n! \5 P5 j& \, t8 d! }
6-7案例：影评情感分类(数据
$ s3 `: b$ X3 I# j$ E/ f2 r7-1基于词袋模型训练分类器
- K+ n) a& c% M8 V, l7-2准备word2vec输入数据
1 A/ X+ Y1 x5 H7-3使用gensim构建word2
q" p* J4 a" C' c0 g7-4tfidf原理) X- [5 h' l: q, T, p
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; N; u U9 ]. ?+ N+ `( F% N0 s1 Q7-6GAN网络结构定义
" y \4 G# p. p+ E* E. i4 P7-7 Gan迭代生成
. G S! F' m& x! y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" v( g1 V# T% f$ t i4 \1 s' r/ o7-9DCGAN网络细节2 Z0 K' t5 z% { w9 P, b
8-1 RNN网络架构
, k" |, h' v6 e. {8-2LSTM网络架构
6 ]7 [$ o% V" R% _% p/ {4 ?8-3案例：使用LSTM进行情
2 d9 w: E' n( _- v9 E, I: e- d& @% ]8-4情感数据集处理7 Y2 M2 G' c/ y
8-5基于word2vec的LSTM模型1 i2 H) o. q7 X$ d, p0 G7 O
8-6趣味网络串讲（数据代( m# u4 Z5 N5 `6 k3 w
8-7课后讨论版
u3 A6 U# G9 u$ F
4 G- y6 c$ I3 @: B6 v4 O1 C0 A5 R
〖下载地址〗
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