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3 U5 H# ]. ], t- x$ |1 P( \〖课程介绍〗+ H# M8 f4 S( U
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# H; @! s1 m7 R8 O$ k
, A+ T% `* T' ^〖课程目录〗* d- C* s5 V3 r/ l& l9 |
1-1课程概述与环境配置
1 f+ z; Y4 g3 x' G* Y) ?1-2深度学习与人工智能概述
8 }4 j7 ~1 v) u- t1-3机器学习常规套路
+ b* ^! c2 F' G9 [" V; [5 \1-4K近邻与交叉验证
( ]5 P8 ~* B. e- C& m7 D1-5得分函数9 o. d9 p; c2 f% N/ {! |# C
1-6损失函数
4 ~9 F3 Q# ]0 \- [+ }: g+ `1-7softmax分类器
5 y2 q3 f7 F6 ^7 @) e2 X1-8课后讨论与答疑# s, n! T4 d' n3 P
2-1梯度下降原理-
- `& B+ o" e/ y+ I0 E5 w2-2学习率的作用-! L- u. r. d8 f
2-3反向传播-1 l6 r9 N) m, h; n$ J2 [
2-4神经网络基础架构-/ \' S7 j5 }: L2 P7 y
2-5神经网络实例演示-) A4 p4 v4 o, C5 O+ {$ u& x
2-6正则化与激活函数
$ w! C0 X4 C0 h5 M, c8 ?. g2-7drop-out# k% y0 y0 D; b3 Z w& Q7 P
2-8课后讨论
7 K+ U ]4 @+ i1 p% X: F3-1tensorflow安装
+ ~, @4 w9 |5 Y: D/ Q% G) }3 G3-2tensorflow基本套路9 D+ \5 x3 a# j$ |
3-3tensorflow常用操作
: H- U7 A1 D( g3 [+ s8 @# L6 _3-4tensorflow实现线性回归- V! D8 U$ y5 m6 i0 N3 d/ o
3-5tensorflow实现手写字体; z5 Q$ o5 O9 D, A; ]7 p9 W
3-6参数初始化
4 }* P2 F6 d' k. `- u" M9 O8 Z3-7迭代完成训练
- Y6 @, V9 f1 `6 S4 Q3-8课后讨论
' d% i {& O% m# |/ A1 p4-1卷积体征提取; M+ J5 H* N& r2 w, L; \
4-2卷积计算流程) r* A4 I b, H8 b4 \
4-3卷积层计算参数/ t. x7 m1 \/ q$ b' v! O- L' L
4-4池化层操作1 S% `# B. t2 T* ^
4-5卷积网络整体架构
0 v- p" f+ m: ?9 @+ B/ H4-6经典网络架构* ?" z0 }/ q4 k; Z7 ] c+ g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
9 I: v# Q8 P6 [3 d0 Y5-2使用CNN训练mnist数; A7 R1 j1 o$ V
5-3卷积与池化操作/ g0 I* n$ J Y) m+ ?
5-4定义卷积网络计算流程; K' X- X- @8 O. Q& b! ?5 p+ y
5-5完成迭代训练1 P5 h: ]% `1 C0 \7 M& `
5-6验证码识别概述
" `* Y0 A1 E7 k5-7验证码识别流程
0 [2 S& x! g- g5 J$ d% k- Z, l6-1自然语言处理与深度学
. ]' J' W8 w3 D4 z# B& Y6-2语言模型
; M9 a, X) @; L0 M" L3 l. u6-3神经网络模型( e: I$ K5 U; p
6-4CBOW模型
9 q# O. `/ ?4 R6-5参数更新' o3 z! Y! \. D% y
6-6负采样模型; Y' I, U' {5 V
6-7案例：影评情感分类(数据, G& b8 k+ |; m7 d
7-1基于词袋模型训练分类器& s' |$ t( K ^; ~
7-2准备word2vec输入数据. o6 j; W; H3 M& P. t
7-3使用gensim构建word2) v; ?4 {5 I$ D, L
7-4tfidf原理4 h+ G1 L! y/ u. N K4 D' k
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 Q# z- P9 F6 E. f J; Q0 N
7-6GAN网络结构定义
e7 @8 s' Y+ W6 g6 ~+ F" _7-7 Gan迭代生成
1 |0 X2 ~3 |' f# B7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ z0 A* f( E0 o2 I6 u
7-9DCGAN网络细节
6 d) X& q$ i6 z! a8-1 RNN网络架构2 s! B: d4 C$ K9 h
8-2LSTM网络架构
h0 V% P9 t5 m: q3 ?( W8-3案例：使用LSTM进行情1 b) U" k/ R1 o' B% D% j+ I- H$ ^: R
8-4情感数据集处理
6 ^: y2 X3 w& d8 n& M8-5基于word2vec的LSTM模型
( y9 x: o7 r& F9 O' [& _' }/ W8-6趣味网络串讲（数据代9 |6 z/ [) r4 e8 X9 q6 q
8-7课后讨论版! Q+ F2 d2 H9 n. k0 y
& E, t7 T% d; z" {, L1 n. ?
" O, w7 Q) @' y8 q& C1 V( g" i
〖下载地址〗
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