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0 G! b# c2 b% Q3 T2 L& [3 V〖课程介绍〗8 N" g) H0 f3 m
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" m6 P9 S! {% R( d. a5 [. l
( O! z5 w/ [' o# x$ x〖课程目录〗
7 k: ?' X( G! o9 j* o! k: Y& i/ b6 r8 ]1-1课程概述与环境配置% G. p0 r) N* v. ^. h
1-2深度学习与人工智能概述
" _* D* c( J1 Q# d' }3 U. M1-3机器学习常规套路
5 u6 y8 S1 M# O* B2 Z/ `# F1-4K近邻与交叉验证1 P' D" O7 n. ]& O4 R' X" c
1-5得分函数5 M/ W- j% ~- N. q P3 a
1-6损失函数
' `6 W, W% p Q1-7softmax分类器
/ ], V& P6 |! |0 R0 |1-8课后讨论与答疑
, o: R q: ~" s f! Z% @2-1梯度下降原理-
7 n& ~. J3 c( G L# x2-2学习率的作用-
8 ]6 l4 g6 v f# z/ }/ I2-3反向传播-
' H5 ^( K$ k. r0 j, O7 G2-4神经网络基础架构-
2 D3 v- {6 |: d$ B& E, j2-5神经网络实例演示-% Y; K4 ~# ?5 G! ]( w
2-6正则化与激活函数
) p& S' l# B8 v! X# O) N2-7drop-out
/ ]0 n9 `4 T1 g1 x7 Z: U1 c2-8课后讨论
0 ~- d; t( a) v, n* ?! Q3-1tensorflow安装
, |" Z) l- R% }% ~7 q3-2tensorflow基本套路' S4 ?( Y+ u+ m3 q- i7 j6 K
3-3tensorflow常用操作6 O1 p4 U7 h( z/ w5 r( j
3-4tensorflow实现线性回归2 {$ r) w+ I4 t! M& N. i! ^
3-5tensorflow实现手写字体: F" v r: S& S3 M5 S+ }: i
3-6参数初始化
3 G7 Z2 f# j' Z$ D% l2 W3-7迭代完成训练, R* p# e- w5 \4 ]
3-8课后讨论
0 Q9 o) H- ?5 I5 R: E4-1卷积体征提取! R. y) j+ t4 x
4-2卷积计算流程
8 `1 J" Z2 @5 ~) S: {4-3卷积层计算参数
$ o) j* \0 U% Y4-4池化层操作
2 v& C1 ^) k3 H- n2 `4-5卷积网络整体架构4 E- y" Y: M; n4 T
4-6经典网络架构$ @# {7 O# G, ]6 F6 Y. ]6 |8 L4 M
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% e. V, a- w- ]4 |2 c5-2使用CNN训练mnist数9 ~! e4 s& G1 c G
5-3卷积与池化操作5 k5 j. f* z9 t
5-4定义卷积网络计算流程
9 C8 [ F ?$ b5 x( D; e5-5完成迭代训练# g( p8 K# b% ^) ^+ k/ v: ?4 m2 H6 A
5-6验证码识别概述
' o0 r+ Y m4 W% O2 u E5-7验证码识别流程
) V8 j5 o5 S' |% U9 A4 j6-1自然语言处理与深度学
8 }' p- ~5 F9 N! u1 y6-2语言模型' \0 ~' A! t- `
6-3神经网络模型
- R* U; q* H: r- a! E6-4CBOW模型" d+ l+ Q% x% a. @$ c
6-5参数更新' N, {( I+ _: q: P+ x
6-6负采样模型
& Z* K; M5 j) P$ h1 f6 i6-7案例：影评情感分类(数据 d" d6 c# U. U! h, g
7-1基于词袋模型训练分类器
. T1 e2 k- F8 S. D. W! Z1 n7-2准备word2vec输入数据# u; W. A& z2 d9 `
7-3使用gensim构建word2
2 ]% K/ T$ \- S) ]+ I6 Y7-4tfidf原理" g! _; m9 ~2 G+ Y; _
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 _6 j8 h- X" O
7-6GAN网络结构定义8 P, b& G7 j$ A+ I( M$ M% D V
7-7 Gan迭代生成* y3 k' I% W7 M' S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 c! H4 E; ^, ~7 B" S0 O( _$ X* }' V
7-9DCGAN网络细节
! `( e. x$ Y; i7 {! C8-1 RNN网络架构0 A* ~1 @- b5 L! q
8-2LSTM网络架构: q0 w+ X0 } d1 Q! Q5 h7 X4 F0 ?
8-3案例：使用LSTM进行情; |2 r% S9 e( H6 s3 R6 h
8-4情感数据集处理
2 `- p9 u( Q; W2 h9 n N4 `8-5基于word2vec的LSTM模型% Q, O1 M/ r5 K! h( f" g4 G
8-6趣味网络串讲（数据代
9 y* @* S* ]- c- K3 |( ~% H8-7课后讨论版; z k# v. ?. e- n2 S" U
0 w) z7 y$ g; o) p& V8 y7 Q: {6 I. S5 R6 S$ y @) d+ M
〖下载地址〗
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