5 V( M* n$ A- c# |) x, h b
6 ?% k) R0 \* J7 b〖课程介绍〗
5 q: C" R2 q9 E此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战9 z! `0 [6 f2 q8 o4 g: C& |! s' I
* ~2 J/ D% V D0 `) h
〖课程目录〗, @) G! j6 e. C& ^9 Y- N) ?7 ~' y( S# R
1-1课程概述与环境配置
# z0 f% B! W3 R" q8 U1-2深度学习与人工智能概述
* D/ C$ p4 D8 h& _- G9 n1-3机器学习常规套路
* J* W' O1 s* d; R1-4K近邻与交叉验证
C$ |5 Z( e& @% V1-5得分函数8 H. R( C) l9 P6 N. I) E& e2 ?
1-6损失函数) x4 Z. W# p, ~! T$ i
1-7softmax分类器
% [0 }% ~! _# d' ^7 q1-8课后讨论与答疑- g1 ~. s7 j. M
2-1梯度下降原理-) C$ d# s& ?8 q0 ]
2-2学习率的作用-- Z# a5 W* f+ C( e
2-3反向传播-8 p; ^7 Y, T3 W
2-4神经网络基础架构-
4 W2 v1 ?& c2 w! L% |' e% d2-5神经网络实例演示-5 _( `+ b: b; U. i
2-6正则化与激活函数% v) ]9 a7 d6 k5 N
2-7drop-out
& j p% M3 n, I7 Q3 q2-8课后讨论! @$ g; A. I# @1 P. v; C' k( t
3-1tensorflow安装
. x. }* ]& T; ~1 e3 t; b; ~3-2tensorflow基本套路
. H- q, o/ @1 ^3-3tensorflow常用操作 r$ t* w {9 M0 M3 V
3-4tensorflow实现线性回归
/ W) }% b) O& |5 _3-5tensorflow实现手写字体. X7 X- s. v2 l& D- }: H0 p
3-6参数初始化
9 d' `/ `4 K' [' L; S0 E" i3-7迭代完成训练2 I# p/ f/ b4 K+ @. z: {
3-8课后讨论6 x9 R- L& v: i( x! ~6 T3 b/ Z
4-1卷积体征提取& ]+ d. Q% D) y" l# p
4-2卷积计算流程( ~. ?8 U) J# C, ~2 y9 a' F
4-3卷积层计算参数0 a9 S0 l) N: ?+ p! }1 t' l
4-4池化层操作
& }# ~" W: `. T. E4-5卷积网络整体架构
) l- V7 d7 A2 w9 }4-6经典网络架构
9 R+ ` A0 X3 r4 [7 T5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ ]# v# c1 j- {. s
5-2使用CNN训练mnist数1 s M i5 ]0 [+ K! U
5-3卷积与池化操作+ I/ K) K4 {" q# P2 Z! I
5-4定义卷积网络计算流程3 t8 p/ C2 J& \2 K0 ]* h
5-5完成迭代训练0 w2 `; K0 g/ T X1 _
5-6验证码识别概述
K8 P$ `" @3 o( t: d5-7验证码识别流程2 g" c( [7 Y" i- p4 r) ]
6-1自然语言处理与深度学
$ y+ x* f1 `2 L4 o6-2语言模型
7 d# P0 u- Q! B& w0 P- Q6-3神经网络模型. S! p M/ \: W9 M+ s5 T5 a
6-4CBOW模型
3 Y0 s4 N ~( m$ B" L8 C& C6-5参数更新
7 u5 V+ u+ X6 t9 [( p# v& u6-6负采样模型
: D9 }! M' I% A4 I% \1 ^6-7案例：影评情感分类(数据1 E4 b# ~% u! F! y
7-1基于词袋模型训练分类器
$ L4 M( r) @- Y. W% A' o/ F9 ?6 Y$ y7-2准备word2vec输入数据/ d4 B4 C- Y" Q7 l
7-3使用gensim构建word2
3 F* j) ~- D! G) n7-4tfidf原理9 U$ E0 q% Q2 K! @
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; g# w8 R5 [1 O; [4 v# Z7-6GAN网络结构定义8 n/ H4 y" S# N
7-7 Gan迭代生成! v* r' A2 R [7 k
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 O: Q: L' P: W3 p& q \
7-9DCGAN网络细节
; q4 {4 g+ t$ w$ B+ h8-1 RNN网络架构( N' Y" ?7 w0 U2 q6 T* W; Y
8-2LSTM网络架构& E% o& d" b5 T+ a+ `
8-3案例：使用LSTM进行情( `( C. ?/ X% V
8-4情感数据集处理% m! `; v1 q( P" t
8-5基于word2vec的LSTM模型7 ?- `! |8 f5 m# `1 y% R4 T
8-6趣味网络串讲（数据代
2 Z4 ]9 A) a8 n, g+ p' l, X% q8 Q8-7课后讨论版
. |* P j* A& B; L$ g6 L9 {# {3 s
1 Z, a) o0 w0 x/ I# m" u* Q# K+ |9 V' ]2 ]
〖下载地址〗
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