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, `3 _3 E2 J) N) Z7 _* ?0 y% R
〖课程介绍〗 T7 A! s! t |+ @+ m s$ S" u3 J
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 |, d9 f# q7 j1 O; C
$ _$ w! H* c/ _/ ^
〖课程目录〗
2 F3 v1 [' B' K$ H. D4 L. k, N1-1课程概述与环境配置
w1 ^! G" ^3 n1-2深度学习与人工智能概述
# k' ^: W- x: m& D: @6 C1-3机器学习常规套路( J( |+ u, _& Y
1-4K近邻与交叉验证
4 q! ~* [/ v; k" B5 l& j' C7 Q1-5得分函数3 E! R% Z. Q# n5 m; Z0 a$ f- D( g
1-6损失函数( `1 U/ m' D5 ?4 S) H7 T
1-7softmax分类器
$ V& }! W) J, G7 j* C1-8课后讨论与答疑
: i+ o# f( h% v: g% ?6 d4 ^2-1梯度下降原理-. O) n6 g- D: L9 E2 a7 }
2-2学习率的作用-) K6 R4 i5 j& U7 f8 ^
2-3反向传播-
- H$ J5 l2 w4 p% d2-4神经网络基础架构-5 M8 l0 o3 r& r' `4 {. \8 l
2-5神经网络实例演示-
3 u* I4 z6 n5 O9 P$ [2-6正则化与激活函数) m& n3 M' S2 Z- {/ W3 B
2-7drop-out
8 _- K, L* Y7 U1 N2-8课后讨论" V9 m! U( L/ m
3-1tensorflow安装4 P* q: A6 [6 x% X3 O9 m6 h
3-2tensorflow基本套路
1 Q4 y/ C: i, @4 o5 o% x& K3 F3-3tensorflow常用操作
5 S$ k* T( u, F( T- T, V0 r5 b$ S3-4tensorflow实现线性回归, w9 k, t( k- w/ ~$ X
3-5tensorflow实现手写字体. r' G! T t, M8 p/ n# j4 O
3-6参数初始化
" f6 ?4 P m. k/ C( z6 s3-7迭代完成训练! ~/ u! m; Y" ~% O2 G3 L& h
3-8课后讨论- ]" @- y. q+ V5 y: S/ P
4-1卷积体征提取# T: C) z' T& O* _, k
4-2卷积计算流程
9 ^3 H1 b; Z& D3 _" W* [) p7 b4-3卷积层计算参数
. }/ d# `/ [) r: q+ C4-4池化层操作
' H2 w2 Q7 t# g( }5 }/ F' r4-5卷积网络整体架构
. B0 C& \* V% t! m4-6经典网络架构
& q4 a, d) S5 y6 s# }1 [, M5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 F4 X0 \ e: Y% F0 L# z2 H) s5-2使用CNN训练mnist数
* K4 X, e. W8 E) a$ p5-3卷积与池化操作
2 Q0 V, `' t2 h+ k/ X% a- p5-4定义卷积网络计算流程
* q2 f1 u% V2 ?1 ?# R5-5完成迭代训练( a, _, d& J a7 P- _$ k1 M: d
5-6验证码识别概述. [0 c" U0 b1 H
5-7验证码识别流程7 {8 H2 X+ t4 E( h
6-1自然语言处理与深度学
+ L% b3 q1 f; G2 ?3 ~- g* F( f2 z6-2语言模型
2 b3 c9 k2 u+ M2 `% l6-3神经网络模型 ^8 p% |5 S- o% [# f/ ~0 x
6-4CBOW模型5 Z) b# \9 u3 D7 X3 H. ^1 I5 n* z
6-5参数更新7 V& Y; b/ V m& d$ [) ?. K
6-6负采样模型$ x5 J3 F2 m/ W* _/ j
6-7案例：影评情感分类(数据+ j& t; ]0 R5 y! q: q
7-1基于词袋模型训练分类器
( D" w2 S8 P: `/ o0 \6 c7-2准备word2vec输入数据+ s! y: T' h; ^
7-3使用gensim构建word2
$ M3 u' S4 ?1 `/ Q7-4tfidf原理' E" w% M- q6 J) X- W5 V
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& ?$ \' ^: @8 X/ p7-6GAN网络结构定义1 ?2 j$ Y0 }9 w
7-7 Gan迭代生成( P3 ~ [" Q& \; ]
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 y2 @! t. d& c: i' L
7-9DCGAN网络细节& D' w3 m# a, R- r% B
8-1 RNN网络架构
) ^& n( ?! w. K& h- [, ?% K. J8-2LSTM网络架构/ \( k: Y. k# T* C3 L
8-3案例：使用LSTM进行情4 g1 M' j5 E' t9 Z5 F) Z
8-4情感数据集处理
9 ]+ W! O& L# s: Y8-5基于word2vec的LSTM模型
2 [8 K7 V5 b1 g8-6趣味网络串讲（数据代
! O* P, k& v7 {; o0 c# F5 S5 U$ C8-7课后讨论版: \# T9 S8 F6 R7 Z
' @- X/ U! {: q6 M6 [
3 v4 C$ n$ q0 x〖下载地址〗
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