8 k; v V* ~/ u j+ }# n/ s! R6 r) h" |! W8 |, ?5 J3 _1 h1 z+ N
〖课程介绍〗 V2 L( q& @6 Q/ l) D( u
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
" k" c/ [4 a9 @8 \9 h- O% Y( _/ X8 x$ ~- q
〖课程目录〗9 m$ M8 a7 [$ Z4 \
1-1课程概述与环境配置% n5 Y% p5 [8 H$ m, a
1-2深度学习与人工智能概述
+ b0 d! q# L$ y3 H9 f1 [3 n. s1-3机器学习常规套路
& ?8 w& A1 @3 p4 t* ?: N) O: j1-4K近邻与交叉验证
( {6 @: _0 L! o9 i* R3 n1-5得分函数* A Y4 z7 A' d# `
1-6损失函数. t" A1 h$ E; f* n# x
1-7softmax分类器2 V& j( s) T' l2 [9 Z L2 v# o
1-8课后讨论与答疑& Z* u3 @& Q/ b3 Z
2-1梯度下降原理-
- O% _/ J! Y! e, P2-2学习率的作用-% j3 U, H& X1 s$ E2 {( s: a1 n
2-3反向传播-2 o. \0 ?' Z% ]0 i7 k, A6 |& O
2-4神经网络基础架构-
7 g) V8 F" m) J0 e s2-5神经网络实例演示-
! Z0 A1 s% ^1 \4 A/ m0 f& d2-6正则化与激活函数
4 b# u( y7 A7 d' i: f( ~# q2-7drop-out
' Q) U. h& h7 A4 k, Q4 A( ]) F2-8课后讨论
4 ~2 b: C0 r; u* \' `, l5 B# `3-1tensorflow安装# r* r# }, V3 O/ w3 ?3 b* C# x) p0 Y
3-2tensorflow基本套路
- O/ u9 A! t- { K1 K3-3tensorflow常用操作4 r) x" N& [ O* n c! p0 C
3-4tensorflow实现线性回归+ `& E% L$ ]+ g0 H2 A: O
3-5tensorflow实现手写字体1 d9 y" ^* E: k0 q
3-6参数初始化5 Z/ u) U& s7 t0 x
3-7迭代完成训练3 Z* k& M' V# [/ L
3-8课后讨论
& D7 S& L6 U" X" \3 L; D1 ]4-1卷积体征提取, U) z& y) T. _$ @: |
4-2卷积计算流程
) `$ d7 s+ V+ ~ j/ k4-3卷积层计算参数
$ Y/ q8 g" Z9 }6 |4-4池化层操作/ }. ^9 Q% {0 x& e6 J
4-5卷积网络整体架构8 @* }, ]! C" U; o, c6 ]: g
4-6经典网络架构 }8 v4 h4 l' C. Z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) k. F E0 k4 C5 U# U l& f
5-2使用CNN训练mnist数1 f5 J2 U1 _: r" d/ n0 K6 \
5-3卷积与池化操作7 h4 P! q/ s, c1 d0 p1 t7 ~
5-4定义卷积网络计算流程
0 b1 K) Y; e; O( o6 |. H6 k5-5完成迭代训练- m6 R0 m' G7 L7 I
5-6验证码识别概述! z# k% Y8 B+ b, e
5-7验证码识别流程
& n# C( N+ d" W6-1自然语言处理与深度学( g; h. w3 F( p/ h7 U+ j, `" I
6-2语言模型
% c" `: C/ E! s) |& m' u5 J9 c6-3神经网络模型9 c* K. Y; D; f7 Y+ _( r6 [
6-4CBOW模型. R# H/ l1 O7 \7 y: V6 d7 {" V
6-5参数更新
+ v. Q" A. a: G+ m$ J6-6负采样模型. V4 \7 o9 S7 w' O
6-7案例：影评情感分类(数据
0 P; y$ t: R7 G' g7-1基于词袋模型训练分类器: T8 @, E6 G0 B
7-2准备word2vec输入数据6 b/ ] e$ ?# I( g- r: Z8 e7 o8 Y
7-3使用gensim构建word23 n) w% l/ |* k& P: @
7-4tfidf原理
5 P, S2 W* y! m B$ n2 q* H7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 |# ^- Q& E/ ? Y) X; }
7-6GAN网络结构定义
8 W) B4 J% K1 M- x- E8 X% q4 a! N7-7 Gan迭代生成
- g" ~$ r" w2 p& }7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 |7 S- }/ R( k9 ?5 z7-9DCGAN网络细节+ v: t7 e0 E7 C- n
8-1 RNN网络架构
. l5 \) S6 Y+ }( X8 h) @! ?! w8-2LSTM网络架构. p# \ U2 ]$ D. ^ o: Q: g
8-3案例：使用LSTM进行情
: g: d. z2 P Q; ~. n# |8-4情感数据集处理
) A; j! [+ h; a' b) j' D$ H8-5基于word2vec的LSTM模型
; C# d' F! o/ D" x" n5 k8-6趣味网络串讲（数据代
0 j6 G; }5 H# a* o; o# `8-7课后讨论版
2 P2 U/ H) B' L* L+ |- l
, v2 L8 ]- p, ?0 L ]! M7 ]6 z* |6 E4 n% h
〖下载地址〗
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