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$ h' ?1 t! Z' g% w8 o% X〖课程介绍〗7 i \" j/ T! }; v i4 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! F( |! h" t7 a& @
9 @5 s f5 e) v2 ~7 [, z+ U, j; K! k
〖课程目录〗: ~/ t" r3 O; x1 n0 ~# j) N
1-1课程概述与环境配置4 y5 n8 e; j* U/ Z' R, ^
1-2深度学习与人工智能概述
, D! u. C' b0 ]4 q$ T1-3机器学习常规套路# v6 G1 O. u5 C! b: a
1-4K近邻与交叉验证
' @' c. U4 g$ {, C+ \1-5得分函数
+ T6 k) e' K& ~$ [: g. V1 U% Y1-6损失函数
4 o0 W3 X9 R6 u1-7softmax分类器3 x) o Q! K+ Z8 p6 x' B) D$ k
1-8课后讨论与答疑
0 ?7 a, L3 D% m4 d- C' f; V2-1梯度下降原理-
9 g9 e1 i. v% m$ h7 o5 T) n: i! x2-2学习率的作用-
0 ~6 k- x0 f, @# `6 O2-3反向传播-
7 S3 Y' p9 \0 e% a# W2-4神经网络基础架构-" r5 j! k( r% D& ]2 I4 J! O
2-5神经网络实例演示-" ?# \ P5 ?/ L- D; Z( ~
2-6正则化与激活函数
/ ?5 _ n8 I: B9 }) C2-7drop-out
% d: }6 D' R+ M. K) k2-8课后讨论, a0 d* j3 H! S& j4 S
3-1tensorflow安装
, o. I' |' ?% Z F5 `* n3-2tensorflow基本套路
P2 ^; u; F# `( e3-3tensorflow常用操作2 b% v4 b) k( T" ~; |. ?2 V
3-4tensorflow实现线性回归
+ W2 B2 D L" a) I- W3-5tensorflow实现手写字体9 t' n2 R) c5 {% g4 S% B. M
3-6参数初始化
3 P- [& [( M, f7 h; {3-7迭代完成训练
4 Y8 Y2 a+ T2 a3-8课后讨论
! S- P, x& h' k) @' E$ y4-1卷积体征提取0 e+ T3 x# A% z; R3 V
4-2卷积计算流程+ v) ]% l+ \3 x0 b x
4-3卷积层计算参数
; @7 j# g- F. G* c6 G4-4池化层操作
( z% r' ~3 j# A A; K# }4-5卷积网络整体架构" z9 E$ [' ^" A
4-6经典网络架构* D L9 p+ C3 m3 x
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ K# {( |' D; F4 I, y3 d+ }5-2使用CNN训练mnist数
+ D4 ]+ r5 C( C, I& q7 ]" r5-3卷积与池化操作, W1 a6 e( V) v, s% y" x5 U: C
5-4定义卷积网络计算流程
# `. H' S$ T5 H' M0 U0 y5-5完成迭代训练, _2 `/ H5 T) {& v) x
5-6验证码识别概述# z v% e0 N y9 g5 y
5-7验证码识别流程
( c7 l( Q( a) p; d1 P& x8 Z3 h! g. p6-1自然语言处理与深度学8 N) h4 ?# i+ p) q7 X
6-2语言模型
- o7 A% |) P; J- o6-3神经网络模型
% y# j6 o) D, e3 C! D. v4 { S$ n) H6-4CBOW模型
5 @2 J& ^7 O2 `6-5参数更新
! t7 V; k G6 k9 ^2 \% t6-6负采样模型2 L$ A j1 ]1 H3 @
6-7案例：影评情感分类(数据
, f2 y+ b6 A* O5 o! J1 m7-1基于词袋模型训练分类器# \" \0 X/ v4 }: z
7-2准备word2vec输入数据
1 d8 W3 J r* {/ Q7-3使用gensim构建word2; d5 p. X% C8 a8 {/ I1 W. c) N
7-4tfidf原理
* A5 a# m+ C: I5 |3 R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ @. C# B( X9 W9 ~2 L
7-6GAN网络结构定义
3 D6 _& ~3 P' U4 Y% ?& ] J7-7 Gan迭代生成
9 ? b. ?# x9 w# w1 O: U2 U2 c" A% i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 `+ D { X3 ~/ _
7-9DCGAN网络细节
6 T, ?9 k3 z, ]# a, {0 a4 e8-1 RNN网络架构. v1 ?: I: y) t2 e! H
8-2LSTM网络架构
3 W+ w( \$ t9 N3 t Y9 _8-3案例：使用LSTM进行情
7 t( d6 ~2 P2 F, K2 l2 p; u8-4情感数据集处理
. \1 b6 G* ^; `# f* S+ E7 W8-5基于word2vec的LSTM模型
( x, R7 B- \- B& ^# L$ c' i8-6趣味网络串讲（数据代
! [2 o! \/ v7 a8-7课后讨论版# L, y: f2 l1 E9 b" @
- ?3 i. X" I/ O* u' A/ W
* z( b# x$ I/ v: h〖下载地址〗
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