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5 O/ I7 P, F" a5 A: y
〖课程介绍〗 u# b$ Z: s7 P* s2 {
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 i- a6 H5 Z' f1 ?3 Z, k5 F3 R
" t! N3 x1 N' s2 Y. a8 d
〖课程目录〗% F. {5 u m/ U3 B: ~' z' w# \8 Q4 l
1-1课程概述与环境配置
9 W1 ~6 f( `! z! l* j1-2深度学习与人工智能概述' x x" ?! n6 V3 w! S
1-3机器学习常规套路
' A) a& h' G. g1-4K近邻与交叉验证5 Q( {% V% B" R
1-5得分函数 v3 ]( x+ G& ]8 v
1-6损失函数
2 ]( y9 P+ q# l) E C, |2 K7 v1-7softmax分类器
# g$ f4 e* G. R5 o* {1-8课后讨论与答疑 m' `- J1 T) ^% s* b
2-1梯度下降原理-
3 }, y2 B$ g+ K2-2学习率的作用-
, u' N, F$ B! l2-3反向传播-
1 ]5 o7 J" E4 T& K: Q, c4 W2-4神经网络基础架构-2 S" E, p2 [+ A _ Z
2-5神经网络实例演示-% F" Q0 Q8 t5 `3 x& m
2-6正则化与激活函数7 h' {$ i, A; N/ p# {3 J" K
2-7drop-out$ E2 d! c- E3 I3 L4 [
2-8课后讨论( O( ~( t# ^' H- P- I
3-1tensorflow安装 i# @9 y3 P+ D6 h. O
3-2tensorflow基本套路" C$ V- @+ m5 _- B. S1 G( G. Q0 k
3-3tensorflow常用操作
( d5 `, R$ z T1 }/ l4 M7 e' y3-4tensorflow实现线性回归
" \( \1 p7 A9 @/ q( Q' r2 k3-5tensorflow实现手写字体
# D" v) A4 s" r2 n6 \/ d3-6参数初始化1 o' T% J. G+ ^ i3 z; h# k
3-7迭代完成训练) A2 F( s X$ P0 ^+ q* E) i1 K
3-8课后讨论6 i( [' o. P/ H# A+ ^* d
4-1卷积体征提取
' ~" I8 }8 ~9 g- e% l% ^4-2卷积计算流程
: F4 G: t& F& E" k G4-3卷积层计算参数
5 I k( B( w; c1 s& ]' |2 `4-4池化层操作% ?% s! C) D& `9 H% \# ]2 m4 ]
4-5卷积网络整体架构
' ]: f" G# `; Q8 c/ G4-6经典网络架构8 E; G# Z( V; a q& L- l3 j; o; @# [
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
9 R+ R7 v- O& K9 Z5-2使用CNN训练mnist数 Z3 }3 s) e" M9 n2 T7 w5 n
5-3卷积与池化操作
& S- s$ u" R6 m5-4定义卷积网络计算流程
( n t. i* M8 S2 ^( i# i* K- |5-5完成迭代训练& [2 S3 T# w) r! p6 I
5-6验证码识别概述
3 O- ?2 C8 u$ j( P Q5-7验证码识别流程/ V# a$ d, _' f+ ?- h, g4 m1 L x. N
6-1自然语言处理与深度学% O7 H& t- y" ~! |
6-2语言模型/ U6 v: j) m' g2 T# j7 z
6-3神经网络模型2 t1 t; J% S9 u1 r+ C/ E/ g5 L: f
6-4CBOW模型
6 c% }" w1 D% O6-5参数更新
7 h6 x0 u* ]$ u. {! g6-6负采样模型
8 t: Q0 A5 I5 \- q" c: l6-7案例：影评情感分类(数据
$ }( H# s; \ r6 X2 U7-1基于词袋模型训练分类器
* D/ Q9 G- A/ c) S; m7-2准备word2vec输入数据0 \& Z! |9 ~; y8 |2 p! |
7-3使用gensim构建word23 F/ ~ E5 k1 ?. t
7-4tfidf原理, y' N7 n2 s% U1 u, G" w; B* h# N
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) O' R+ |( i' ~$ I1 A. O% V" j; |! T
7-6GAN网络结构定义
2 F1 V( B# ]9 _9 m: _1 @5 K6 f' B7-7 Gan迭代生成 E3 r& O! O) S9 G
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& B* s ^0 w4 \8 l% V* u% \! }, H
7-9DCGAN网络细节
- r" w/ T4 e+ U1 ]1 z \8-1 RNN网络架构
$ o7 Q" x) \; i4 n1 l8-2LSTM网络架构. ]- t) i. E* k8 j, F: S% _8 w
8-3案例：使用LSTM进行情
" B; e- g6 I3 y! M2 j8 ~% H6 }8-4情感数据集处理
! O( R1 _9 N; Z2 \2 b8-5基于word2vec的LSTM模型
- B& S* I3 v$ K5 r. y2 y* l8-6趣味网络串讲（数据代4 n( B" s- w- T. i: |
8-7课后讨论版
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i. e2 B! U6 t
〖下载地址〗
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