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$ G* `, _& v T( u7 D. m〖课程介绍〗$ w& c: G$ u3 W3 r
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& v2 j8 A" b% U" k9 p
% P, F5 o8 P& k; V, h" Z# d; y
〖课程目录〗1 x5 X" D6 I' n" U _, O
1-1课程概述与环境配置/ |' F8 S$ b# J3 L- \2 S2 `8 g& p
1-2深度学习与人工智能概述0 s5 `( j$ y; m$ R$ p
1-3机器学习常规套路, {+ t* N; |. m( @+ p7 E% j
1-4K近邻与交叉验证& e4 R; Y) _9 t/ v9 F- L. e5 |+ f7 O# N
1-5得分函数
+ b- j! j: }! t- q; D& x# r1-6损失函数
- @! v+ X) c4 n" V+ F* j9 r1-7softmax分类器
! @7 ^9 h: a4 \$ {1-8课后讨论与答疑5 m6 A5 ]. Z: B9 `/ u6 m( n
2-1梯度下降原理-
) V: G; W; }/ p% q0 \$ I# C' q2-2学习率的作用-
. c: A' s$ ^1 M! x( D1 J: M2-3反向传播-7 L/ l; ^" \( ^% Q
2-4神经网络基础架构-/ o1 d( d8 w- e) ^
2-5神经网络实例演示-
+ W- x8 @ B- }. v2 T5 p+ c+ z* j6 i2-6正则化与激活函数
' u( b. W0 `+ X" i7 q. S, ~/ S2-7drop-out8 G2 y$ V, R2 l; @) t6 i
2-8课后讨论( [, N# Z3 h9 ]0 ^0 w
3-1tensorflow安装- c4 [, u8 ]7 C! q
3-2tensorflow基本套路4 v9 V! V; y& N7 K
3-3tensorflow常用操作2 t# V; x2 ?! _9 Y# U1 n2 V& |
3-4tensorflow实现线性回归) x4 e$ C5 n( q% p" i
3-5tensorflow实现手写字体
% }! Q; G8 I4 j: d; y5 j4 D' \/ Y3-6参数初始化& l: z9 _0 b+ \4 O4 M+ [
3-7迭代完成训练7 m7 @: O0 Q: @; W# c* T
3-8课后讨论7 {+ G T& ~, {+ E5 C
4-1卷积体征提取/ t$ ?+ Q, O& i6 N; ^; Q
4-2卷积计算流程, J' J+ ] n0 R: u
4-3卷积层计算参数
+ U; {: u/ n( [& V! I3 F7 S/ O4-4池化层操作
5 k) o- J, t$ I* b) @9 U4-5卷积网络整体架构
2 v+ b& o+ d4 d" x, @- C4-6经典网络架构( r) P% A1 l2 |* W
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; d& ]' H- ~& y9 ^/ P ?, K5-2使用CNN训练mnist数! g1 |7 r. q0 A+ f8 Y6 b" x! ^/ u
5-3卷积与池化操作6 i1 O6 |" I: x3 c, o
5-4定义卷积网络计算流程7 d* q2 T4 u* @% v
5-5完成迭代训练' R4 E |0 s& r+ ^+ c, B% w
5-6验证码识别概述
) n$ {& k2 l! Q+ G* I0 n) @5-7验证码识别流程
2 t) J" t' @; q0 h5 k: L: m* P0 O6-1自然语言处理与深度学
2 C& h7 f5 m/ r& s1 L$ a6-2语言模型& }5 W8 k: u$ r# X1 [' H+ l
6-3神经网络模型
! s8 I ?/ v% r$ i1 s% `+ Q7 a2 p6-4CBOW模型
, H8 s# A0 f/ Y8 P& k6-5参数更新* U6 V$ n& Z1 r
6-6负采样模型
$ c6 \3 L% }! H, n& \6-7案例：影评情感分类(数据; K- R& ?2 D3 L3 `* K9 {
7-1基于词袋模型训练分类器
$ c9 \" q- [! j$ j6 T7-2准备word2vec输入数据* L* ?4 f6 w5 X5 Q
7-3使用gensim构建word2. y) G7 Y# M' L& g- L0 a. _
7-4tfidf原理
# ~( f$ K3 D. F- v6 q7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 b7 r7 T: e/ H3 l& T/ f1 \
7-6GAN网络结构定义) |% y: j% s; y8 |# T
7-7 Gan迭代生成
/ A+ q* _6 ]0 b( r7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# k) s, D8 ~- ?1 M8 S
7-9DCGAN网络细节: q- f5 ?! ~4 R' }
8-1 RNN网络架构* o. V5 a0 P% e6 q% P; \% b7 f
8-2LSTM网络架构
" C2 y' Z& i2 M9 V+ ]8-3案例：使用LSTM进行情: i' r5 {" [* }3 e% F% S0 U, U
8-4情感数据集处理
4 M/ f1 d$ p& L- B N8-5基于word2vec的LSTM模型
& x' d: K, ^7 I8 r% N$ G/ @8-6趣味网络串讲（数据代5 R; R; \0 @0 f- m0 p
8-7课后讨论版
7 `4 @4 T6 s# L6 d- n% w
* S1 x+ p7 \( u4 |- x# B: ?/ G
〖下载地址〗
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