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7 ^( w3 |+ c4 L) h7 {: T# Y) l〖课程介绍〗
# n7 @7 b! A' k3 W9 P- U5 c! {此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战$ F! q, |7 \& S
; r) d; Z3 c3 |
〖课程目录〗
* ~+ p# a, t0 i1-1课程概述与环境配置
0 Y3 ]8 B, k! ^' x1-2深度学习与人工智能概述1 @6 x3 U8 b* g& B0 Z. a" z
1-3机器学习常规套路
1 g1 s: J* e$ s* b+ f% i. ~' V1-4K近邻与交叉验证3 O9 ], X* Q/ c( ]( @
1-5得分函数- q6 Q a+ e. E8 d+ t* z
1-6损失函数% G; X; b* v' j @
1-7softmax分类器
4 V) m% f/ v& M9 B1-8课后讨论与答疑
0 a" H# f3 C9 ]! i- H2-1梯度下降原理-
1 V! T Q: _& B7 o: X; l- ]+ w2-2学习率的作用-- O6 |* z" p) r( ` P) D
2-3反向传播-$ \7 y2 H) S& k# i" x. {% i
2-4神经网络基础架构-
# C9 k1 t6 ~9 {2-5神经网络实例演示-- N4 v9 P1 ^: f2 ]
2-6正则化与激活函数
& l2 u" H2 Y* q2 @! H2-7drop-out
2 a' h) m( d0 K3 F6 @2-8课后讨论& o# U! f( s' F- F8 g
3-1tensorflow安装 p) W# ~1 n- f8 l0 k4 @; r$ C( {
3-2tensorflow基本套路
1 O/ J! B ^; `. q% j( R2 U' [3-3tensorflow常用操作" I& n" B2 X2 E7 h4 P
3-4tensorflow实现线性回归! o4 z" J3 N- g/ o" `" ~; P6 k
3-5tensorflow实现手写字体
) W' E" \1 Z9 a2 y+ U( z6 Q3-6参数初始化
q( g, d0 O6 [8 D3-7迭代完成训练
) e2 }$ h1 A% O8 ?+ R3-8课后讨论8 t4 y- A( n( b) z% X
4-1卷积体征提取2 R/ P, {; N; L' I8 q- K, l
4-2卷积计算流程
: p" j+ Y2 j/ b) u% X4-3卷积层计算参数4 [. j8 D! T Y0 O _
4-4池化层操作1 O, @) X+ D4 c* d/ P! X+ c
4-5卷积网络整体架构8 d$ N$ F# {* X, E1 _
4-6经典网络架构- q% N6 |' Y6 h' n9 D0 L; X- u
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 C! C% T5 X. f9 `: x. o& I! e
5-2使用CNN训练mnist数9 P/ ]9 v9 L; Q/ O! U7 i* [
5-3卷积与池化操作3 {! M1 H! u) V" M
5-4定义卷积网络计算流程
p3 c# X- W* T8 I5-5完成迭代训练
" f2 H$ Q. W5 N. n' H2 C5-6验证码识别概述0 F3 p7 P5 l* |( t
5-7验证码识别流程) P$ `: f% w9 g* C2 E. }+ ?
6-1自然语言处理与深度学2 Z Y E7 g& H1 j" [
6-2语言模型/ `/ m: Y( z0 \( V
6-3神经网络模型" \3 J- r" J. q _/ Y: ~
6-4CBOW模型6 ]; _2 r+ V# n
6-5参数更新
2 f0 f; Q+ g% h0 f+ H6-6负采样模型# C) S9 F" r6 n' N
6-7案例：影评情感分类(数据
( u( \6 {1 Q( _0 z( q; Z$ @7-1基于词袋模型训练分类器
4 |) E4 O+ a g& @! e2 U7-2准备word2vec输入数据7 ?: [- K$ }2 U+ v! r% @5 h
7-3使用gensim构建word2
/ M' s) z1 n. M! h$ j7-4tfidf原理' q" g# P& z# g, C" X1 } x
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ X# R0 \4 l0 Y: f) I* J9 j
7-6GAN网络结构定义
4 c( p& z q& x7 x& w& b$ |6 z1 a7-7 Gan迭代生成
; t2 ^2 K' b2 d/ s7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 z9 p( {9 Z) K7 L' c% t
7-9DCGAN网络细节) a& s8 U& Z3 E: F8 O! T
8-1 RNN网络架构
6 y4 U3 a; N0 \ ]3 W8-2LSTM网络架构% z) N( x" R% m* _
8-3案例：使用LSTM进行情
4 i# G) d3 f# D$ Q4 B. o8-4情感数据集处理
5 \( p: s; h. m, C7 P8-5基于word2vec的LSTM模型
8 k( g7 O/ S4 N1 J8-6趣味网络串讲（数据代) F# U2 I9 Y) k9 m, f5 c _
8-7课后讨论版0 {* t U/ j4 N
% Y7 S( `9 Z" Z+ Y! b
1 H5 @3 V; |/ b' K5 T' ~) W9 u
〖下载地址〗
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