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〖课程介绍〗1 A' w3 E9 h' A! f8 }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# x+ m3 S4 M& f$ C
) U% J* Q+ c6 J0 ^1 P: w; b〖课程目录〗
# Z2 w+ V8 Y% o) T1-1课程概述与环境配置: {7 R$ S* X$ Z8 C, F! L+ O6 s7 r
1-2深度学习与人工智能概述
6 y0 F5 q+ p, x% O. `& X) g1-3机器学习常规套路, g1 J. b: S: G. H8 c6 u
1-4K近邻与交叉验证* U+ b# Q: e I, m+ ~3 J& S3 C' d
1-5得分函数 e8 r+ ]6 s& r1 P/ H
1-6损失函数& }0 V8 J0 P6 T' {
1-7softmax分类器' O& T( N6 c8 ^( G. S
1-8课后讨论与答疑$ |; S; x$ q) H1 K% \
2-1梯度下降原理-0 j. b9 L& [, v" h) Q% L
2-2学习率的作用-
; S8 a, f3 j6 G: s/ y) s# l& W2-3反向传播-0 U: w# I& s0 g8 B: U
2-4神经网络基础架构-: M, e& r& i) e0 B J( R5 y
2-5神经网络实例演示-
! Y/ G& y B- R+ O6 |. J2-6正则化与激活函数
( r+ V* G, U7 q- ^" u! e2-7drop-out, Z4 ^- o1 s' [# f/ m8 V: O3 T
2-8课后讨论
; U! R6 u8 N# y0 M! a# t3-1tensorflow安装, R: a: @0 f. }0 m% U5 k- l. m
3-2tensorflow基本套路
- ~1 L c. q3 u7 s- G) r3-3tensorflow常用操作
/ x0 F- g# Y1 ]7 M! \3-4tensorflow实现线性回归+ ?! g M" Y- v# o
3-5tensorflow实现手写字体
& t4 H6 i$ o. t! v* I! I w3-6参数初始化
{6 Q& y7 u/ x( E* ]3-7迭代完成训练6 u8 t' P% K4 U3 B* q+ R, E8 {
3-8课后讨论
6 B5 A* P7 D }4-1卷积体征提取
/ r; F; s4 X4 S% R7 q4-2卷积计算流程5 _' g8 _9 h+ t A6 y; a: p
4-3卷积层计算参数
0 j7 ~' L+ {0 g2 }* o( y4-4池化层操作
7 E6 V7 U; i" O; \% J' d4-5卷积网络整体架构, l( r' C5 }- b/ j, u m2 G
4-6经典网络架构
5 G+ _' x7 [2 z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 F; ^7 d4 N$ `' Q5-2使用CNN训练mnist数
( G' R$ o: g+ B0 p5-3卷积与池化操作
6 L0 Q0 H; d. }% I7 D( S5-4定义卷积网络计算流程. w7 n- ]5 B1 Y- e6 b. p+ n1 I2 R
5-5完成迭代训练
! y/ C) \! O% `. f# }5-6验证码识别概述: f: R. C3 M7 _4 R/ l" m2 R
5-7验证码识别流程. C$ W4 J- F" i
6-1自然语言处理与深度学
0 Z8 d! k# A+ T6-2语言模型( c8 J' q2 k, l$ x& w
6-3神经网络模型" P% a7 w" {) P0 o5 a: Z! B
6-4CBOW模型
+ x0 t- D7 {& n, I6-5参数更新5 x3 P; ]8 F/ Y# a$ F
6-6负采样模型8 r$ f) e1 w/ L8 _) J h
6-7案例：影评情感分类(数据 j8 I) e8 J% R6 ?
7-1基于词袋模型训练分类器
; P$ I% U- [& Q- k7-2准备word2vec输入数据7 v6 _! y* J1 C; t
7-3使用gensim构建word2
% t0 c6 u; G) w0 t v6 |7-4tfidf原理1 D/ W2 N' h1 k. u4 j9 ]8 S$ P, K
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! o, ~) @) g& L7-6GAN网络结构定义# {9 z( Q F, Z$ c( `( @
7-7 Gan迭代生成& k/ t" ^4 @- K; @* w% k- M- D& K
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 ^' R0 }0 j+ T; _0 q3 w
7-9DCGAN网络细节* D5 W' }6 U9 c3 o/ o
8-1 RNN网络架构
% y6 I3 y! W, W c1 k8 M( B8-2LSTM网络架构; O! d1 o% m, W3 \8 ^* X: F3 Z
8-3案例：使用LSTM进行情
5 p! a) m( E2 u- D8-4情感数据集处理: h0 [- Z$ k2 n& @% i6 r/ R
8-5基于word2vec的LSTM模型
' R x" {( g# n8-6趣味网络串讲（数据代
2 T5 ^9 T! m* b/ E- O, z! I8-7课后讨论版
' M. K) Q w. s7 h1 U0 P0 ]3 q9 L& W$ C4 n `5 J. o
) h5 t ?: {" ?* [7 z3 d2 i
〖下载地址〗
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