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〖课程介绍〗) J1 i" e0 W2 C5 ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' v) ? M4 m' S2 U; V: N( J( B
9 L$ Y4 s" [5 |# c0 P7 c〖课程目录〗
+ m) m, F9 W5 d( J1-1课程概述与环境配置
7 C3 {/ R8 G8 Z( S- l% A3 h1-2深度学习与人工智能概述+ f, c5 a* B& ?/ A* n, f! N
1-3机器学习常规套路
" V- y: D$ o4 Q$ U9 T1-4K近邻与交叉验证( L' w2 u9 z$ m7 U: L/ Y. G0 S
1-5得分函数- t* f N6 N4 _1 [0 F8 U8 [
1-6损失函数+ P9 M. {6 D6 a7 |$ I
1-7softmax分类器" j6 I! A0 u8 R% j: c
1-8课后讨论与答疑/ c5 r* T' _: i. q1 T# Y M' J
2-1梯度下降原理-( }/ E7 r8 [6 |' `& n( N1 g' e
2-2学习率的作用-
3 [- _# j* S; j0 G. s8 w3 K8 c5 D2-3反向传播-
$ O' ^) ?% V1 b4 a& f% B2-4神经网络基础架构-2 P0 X8 `* n9 [3 Z
2-5神经网络实例演示-
: p, b6 u/ _& \3 u+ w% B7 F2-6正则化与激活函数# D' I% K2 X& @! J f
2-7drop-out
, x+ f# B. I/ w: k6 O0 {, H* k) @2-8课后讨论7 q6 }2 R1 P' b. T% u+ E5 `9 u& N
3-1tensorflow安装" Q* E o; W7 D
3-2tensorflow基本套路2 b! i6 l( d2 V
3-3tensorflow常用操作- y* i, q: ?. D
3-4tensorflow实现线性回归3 h$ ~1 Y5 [+ B O
3-5tensorflow实现手写字体
5 _: x8 F2 k t& ]# i! t, _3-6参数初始化
0 c8 e) H: }7 ^/ s- o3-7迭代完成训练
( ^* f$ |3 ~% c3 v, a7 S" K3-8课后讨论
. V. M" D+ m- T$ c* O0 z0 |& a4-1卷积体征提取" X; F6 b) w0 o# s
4-2卷积计算流程6 x( S6 ^6 Y, O$ _. l
4-3卷积层计算参数
" F* x* [" k' X: h3 A7 d5 Z4-4池化层操作
" R8 a, [8 u2 m s; L# v# b/ z4-5卷积网络整体架构
5 w7 n" F" c9 _1 H, A4-6经典网络架构; L, H! y- P7 K( d9 U
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 j$ q. `* {3 [: E' A r) S g5-2使用CNN训练mnist数, C& D7 p& @% o* ]" _
5-3卷积与池化操作
) ^% Y% Q0 `3 |6 V5-4定义卷积网络计算流程" K/ o& \( c3 E( A
5-5完成迭代训练' i y8 v8 u! O" N; d# W! L' H
5-6验证码识别概述3 p+ p+ ]# z" N% y# t/ j+ x X# z
5-7验证码识别流程* Z X* v. r0 U5 `+ `& r: c
6-1自然语言处理与深度学' W( C9 q8 \8 N% a
6-2语言模型
1 h+ G( n1 P* F0 V5 \5 p% g6-3神经网络模型
/ ?, {: Y1 Q7 _! t1 h6-4CBOW模型6 x+ F5 ^0 i% \: @
6-5参数更新6 y! u0 g0 t7 d6 L: ]: X7 D8 \# T
6-6负采样模型
, x: m# S& d& u* r, Q7 _4 A6-7案例：影评情感分类(数据
. q, s N' R, i7-1基于词袋模型训练分类器
# ]; h+ X) ^$ ^5 F+ y7-2准备word2vec输入数据
# _& u" b1 @9 D) s0 C7 I, N7-3使用gensim构建word2
$ o3 L! j7 z0 k# {7-4tfidf原理
: h" Q# F" J* ]5 W# Q' [7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ S! L) x- c6 B" U5 u& R* R4 o0 W7-6GAN网络结构定义, j. o" W& g4 i4 g( |" E( d
7-7 Gan迭代生成7 J! K6 C. R0 C) `5 F5 O4 W( G. E" Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 s- S+ M1 _* L: q8 m
7-9DCGAN网络细节 C1 q0 ?6 U/ V
8-1 RNN网络架构/ C) t: W" V; |' R8 b$ b
8-2LSTM网络架构 U. w5 m. s( V: [ M7 F5 d9 {7 D
8-3案例：使用LSTM进行情
3 N* R6 b$ [& C8 v6 I R8-4情感数据集处理
4 t E- f/ e& o4 m4 S2 G. w8-5基于word2vec的LSTM模型
9 N2 g. ]; j6 P0 x8-6趣味网络串讲（数据代- K$ L7 r: d# i1 `( h% U
8-7课后讨论版0 @+ L9 N1 {7 Z! I y' x/ F( o
( _* r$ p* g, `( Z# I
2 H# o/ i0 Q' G0 `/ c〖下载地址〗
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