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: f$ f* }0 @8 J" O; t0 y% `〖课程介绍〗
; c1 E* ~0 s' J/ m* p3 S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' M1 \+ i- R9 l
& e# T6 v+ n; X7 J' N
〖课程目录〗3 r4 @* _* |9 V: r) |7 \3 {
1-1课程概述与环境配置
1 {5 d+ r* ]7 r p& R0 t) n1-2深度学习与人工智能概述
( k3 S% a) @1 C! d0 Q1-3机器学习常规套路
$ g' w2 ~+ k6 C7 W `% ~1-4K近邻与交叉验证
( N5 r2 L( G- Y) ~9 c% ?7 F1-5得分函数
" D7 n$ P+ w7 H$ V0 X1 V( i1-6损失函数
2 G& r& W6 g( f. {& j4 ~3 r9 m1-7softmax分类器
* M) Z( d- `/ R( ~+ a2 \2 V6 ~1-8课后讨论与答疑8 S0 O* S$ a: H2 _: r/ E% F
2-1梯度下降原理-* W" E( c# P5 C# R1 F
2-2学习率的作用-
) ]2 w. T0 K) |. Z2-3反向传播-
: Z2 C. |3 P1 X2 t N! R* n2-4神经网络基础架构-* c( u6 x& U" f( ~+ f; T/ Z$ Q+ ^
2-5神经网络实例演示-
! \% G W! z# V6 S2-6正则化与激活函数
; e& [9 z+ K5 {/ a h2 F. d2 [+ h: Y2-7drop-out
7 H. o4 n0 Z- g+ l0 H7 _. F2-8课后讨论/ K( f0 T# I+ w ~
3-1tensorflow安装: j$ B4 R8 h2 Q" C
3-2tensorflow基本套路; @" v) k' q" k9 m: F' E
3-3tensorflow常用操作
8 q# j4 K: A6 D3-4tensorflow实现线性回归
4 m, J0 e+ @' m+ N+ M4 ]+ W, T, ~3-5tensorflow实现手写字体( S/ e% X: w( D% @2 Y* V! U; _
3-6参数初始化
/ C2 J) z* g6 W" g D* O. J8 Y3-7迭代完成训练+ J: h; h* d" D; _5 Y8 ]8 s) A
3-8课后讨论
, u1 y8 B! y, C8 t4 p( @4-1卷积体征提取; L, H, }2 Q% v2 q" b. L
4-2卷积计算流程
% v0 D9 H* ]; M1 u4-3卷积层计算参数$ A9 _6 w4 Q. e4 X1 ^
4-4池化层操作$ w1 N P3 J" U, m5 e% F; D' a
4-5卷积网络整体架构! j1 s+ w3 e: z$ E7 h' n) @
4-6经典网络架构9 M, ~& q6 x% A( F! Y- g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 B6 E y1 v; ]- V$ w+ a5-2使用CNN训练mnist数% O8 h; @3 l7 W4 X3 Y2 B0 g4 `8 c
5-3卷积与池化操作
1 g' [- f8 |; H) X) x" {7 d5-4定义卷积网络计算流程
2 p5 F0 d+ M3 A- u# t5 x5-5完成迭代训练
! }: ]% @0 I" U8 _. V6 P5-6验证码识别概述; |) n! J# m% B) m6 t% n: g
5-7验证码识别流程
% J& K/ y7 R; _4 Y( z1 U5 [: W+ G6-1自然语言处理与深度学7 x$ d# C, }: C! h3 s7 r) `7 L
6-2语言模型4 ~1 S* E+ K' C9 E8 ~
6-3神经网络模型% b R5 n1 {* a' g5 B3 y9 e
6-4CBOW模型; q) {) s4 p/ }0 K9 ]
6-5参数更新
3 O- B0 ^' h* N( E6-6负采样模型
7 z5 r! `! X& Y- k6-7案例：影评情感分类(数据& _" q8 w6 u4 w. {# e
7-1基于词袋模型训练分类器* [) k, u T) M: I
7-2准备word2vec输入数据7 ]4 s7 V- M8 O1 r$ H6 V
7-3使用gensim构建word20 b" @. s1 K6 A( Z
7-4tfidf原理
1 ~2 d" T' g: {7 O; r1 n: T% Q7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) {6 N% E$ i/ `8 Z5 x7 m
7-6GAN网络结构定义
" n) e6 p; }- D5 g7-7 Gan迭代生成
, O2 S1 }% s+ y7 J( j/ ^7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 F4 l9 V }2 j. j9 d$ x7-9DCGAN网络细节
! V1 M; B7 F5 H" b0 Q/ o1 _1 p8-1 RNN网络架构
) a# D/ \! A5 }& U" O/ L1 ?% N8-2LSTM网络架构 L. H2 R2 I1 @
8-3案例：使用LSTM进行情% q/ \4 X4 q+ _. G/ n2 `; u
8-4情感数据集处理
2 p* d* {0 @, q1 i7 C8 X `: H8 n1 O1 d8-5基于word2vec的LSTM模型' J m4 C4 q! c; t' f
8-6趣味网络串讲（数据代3 a7 A! J5 |& B4 M) m
8-7课后讨论版
- I% n+ l( V: X; | X* B& c7 ~. w7 V3 C2 x+ |3 v
$ ?. o2 i% z+ P3 X( P1 U1 r+ Q
〖下载地址〗
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