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k) V! `5 C4 r; t
〖课程介绍〗0 z5 T/ w! G9 r* Y7 P/ m r# U5 O
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, _/ v9 v+ J; t5 ~& j& w
/ z: e6 S2 Q" B" _* s2 x
〖课程目录〗
( Y6 X9 V2 b, g1-1课程概述与环境配置. R8 G2 n0 K# u& `3 v8 b$ ]- W
1-2深度学习与人工智能概述
9 C3 V9 U0 C3 ^! A& ]. e# }1-3机器学习常规套路4 [/ _ k& P4 c
1-4K近邻与交叉验证 Q2 v! m; K( S4 F1 F
1-5得分函数5 |& q4 v( f. d! X6 m
1-6损失函数
6 r( j, \6 z" S% U7 ~1-7softmax分类器! H0 Y) v& n6 t. t
1-8课后讨论与答疑
2 \( u9 Z( X9 N+ C! G0 t2-1梯度下降原理-# N7 e: w0 e( i3 u
2-2学习率的作用-
C3 j& o3 C1 X9 y+ L& w2-3反向传播-
: `( K$ f! E4 r7 S- n2-4神经网络基础架构-
" r% K. l* S, [" [2-5神经网络实例演示-
$ s2 ? Q, l: n2-6正则化与激活函数- X+ e0 r6 ?, S
2-7drop-out
0 I9 N* i* k- B- l; x2-8课后讨论, |9 m y( Z. S; r; ?
3-1tensorflow安装
* D9 S3 S# y+ g6 s X9 I4 ~3-2tensorflow基本套路1 d$ X6 S- k4 o7 ]$ O5 F
3-3tensorflow常用操作
C) m: U% N3 { h( I+ Z0 Q' C4 ?3-4tensorflow实现线性回归& T9 V) V# x1 i! T" O$ w5 H i
3-5tensorflow实现手写字体
9 _9 T6 A& N. d* ]3-6参数初始化9 T) u& `$ \5 f) P* v- n+ M3 ^
3-7迭代完成训练3 I. P O, a' w G( v
3-8课后讨论
m/ ?2 V5 W" U" S5 I7 x4-1卷积体征提取: Z1 r, E& M1 _) e% M
4-2卷积计算流程
4 u4 U9 m/ V+ L' {" V- d4-3卷积层计算参数0 G, x' `' \: N. j% I
4-4池化层操作
) o/ _( b' R. ?4-5卷积网络整体架构3 f" W9 w0 B. V; ~5 Q
4-6经典网络架构
6 J* W5 p0 I% X* a: ?5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- u, z+ l' X. {, f
5-2使用CNN训练mnist数' M: E1 M! F) d
5-3卷积与池化操作
6 c/ J% D2 H7 v- W5-4定义卷积网络计算流程$ L/ U" A9 ?( c# M: Z% x/ U
5-5完成迭代训练
" T5 z0 O0 g6 z% R! g$ a5-6验证码识别概述
, c, f& y1 a* E8 C5-7验证码识别流程; |( u* M6 l) } ?# B% H- t
6-1自然语言处理与深度学$ V6 J' I0 _+ }# }7 |$ B
6-2语言模型9 T9 E/ L1 ?+ p7 J2 r7 W8 ?
6-3神经网络模型( Q5 u! ~' m# c! P5 }% G9 a, I
6-4CBOW模型# B1 @+ t: V; f- a: R) {8 v
6-5参数更新2 r4 F2 \, y" M$ k: I2 c. G6 g
6-6负采样模型, e$ S( O( C6 ]. G5 Y
6-7案例：影评情感分类(数据
w7 e3 Y1 @+ m# ~2 O7-1基于词袋模型训练分类器" J/ y$ m! z; C- r9 F: c# j: [
7-2准备word2vec输入数据
' n* e5 [! t7 M# x9 k7-3使用gensim构建word2
! m3 j: |# m" E! K$ s7-4tfidf原理& ^; r* z4 {1 [% R4 C
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 N' b1 e# n* Q7-6GAN网络结构定义. ~5 c0 I2 v1 L$ M3 ^4 n
7-7 Gan迭代生成
5 Q1 Y( w" ^0 |' n: l5 y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ h4 z6 I+ h3 u' W3 J" {7-9DCGAN网络细节
) j$ u0 ]3 R' p8 ~- f2 H' E8-1 RNN网络架构+ M7 o( l; }& p2 }& G2 _/ s
8-2LSTM网络架构
( U- f* A0 j; J: [8-3案例：使用LSTM进行情
. p: u# w0 Y; _8-4情感数据集处理
& Q/ }- J* n) j/ u* d1 I8-5基于word2vec的LSTM模型* F! P3 K9 w* A
8-6趣味网络串讲（数据代
+ U& G7 Z9 _9 K4 G8-7课后讨论版8 ?/ P2 {+ O$ i% e2 f, u' V! K; O
& B0 d& W/ Z$ |
' `+ z0 R# k( G9 L: m4 r3 v
〖下载地址〗
+ H1 O- p6 F, }& j |' V+ _3 m! ?, Z7 t5 B
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