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& V; b0 u+ g! S! G( e6 j- Y, N/ D〖课程介绍〗5 R- w+ g6 T- V0 S2 T- e' g
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 Z+ N! L$ J3 P- G v8 n
9 C- O) c( z4 I
〖课程目录〗6 S; d# l7 F2 t4 n5 s
1-1课程概述与环境配置2 [: i k6 D6 ?/ _2 W* l! {
1-2深度学习与人工智能概述 T! ^, }; w" v: Q- M4 h7 k
1-3机器学习常规套路
& O5 g; N) ]) y5 y9 c* ]3 q1-4K近邻与交叉验证* N9 X% G% `# H. V0 ]! x2 ]8 l! l
1-5得分函数
, L! n; S+ X# G3 w0 l. \( s1-6损失函数) R' U4 j; c( U$ o6 Q4 i
1-7softmax分类器
$ t0 o. \' \" s9 S. x- T2 Q1-8课后讨论与答疑/ B, X3 J: J2 D* N7 ^# D
2-1梯度下降原理-8 y$ V" T! g/ B/ j% m
2-2学习率的作用-' `& k& F3 O! z; D2 m& M# L2 E
2-3反向传播-
% J9 w8 h0 d6 f; D( d2-4神经网络基础架构-$ t9 `, @! C5 W, c1 m, P: o
2-5神经网络实例演示-7 S2 Y6 K6 X% i- d ^
2-6正则化与激活函数. w# O/ ~% l, F+ P3 ^6 a6 z n
2-7drop-out
! V0 e0 x" N4 ]0 T2-8课后讨论
5 X$ Q' Y: u' n3-1tensorflow安装
+ J) e3 `/ @( M, L) J+ L) I3-2tensorflow基本套路
$ N( A' K+ p3 ^3-3tensorflow常用操作9 [, k2 l6 l! |7 V* s( V
3-4tensorflow实现线性回归9 t) z. n. u; _9 b. Y+ ]. u
3-5tensorflow实现手写字体
, j7 ]" B0 z3 Z9 k3 c, j7 r3-6参数初始化
6 J( J. X6 w' ~3-7迭代完成训练9 Z5 `: i8 i8 b, \, Y# N
3-8课后讨论1 w c; m4 b. a7 b7 z" F
4-1卷积体征提取* F% N N0 p. _/ N4 \5 ?
4-2卷积计算流程
: v. ?. {5 G$ J* S9 U# |1 f) g/ a4-3卷积层计算参数( {3 J6 b& m8 ~: u) k2 v" ~0 ^+ M
4-4池化层操作
7 T( f$ R7 v" ^4-5卷积网络整体架构) n8 O+ c$ L6 C2 x& _; O5 e5 H
4-6经典网络架构
$ ] o& I$ i n: q% ]6 c5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& E/ W4 R N; O3 }5-2使用CNN训练mnist数- @5 D) f- j- p, b6 ^
5-3卷积与池化操作$ S0 }+ E4 i _- D' h
5-4定义卷积网络计算流程
" @( G0 ]- {% M0 a9 B0 S: b" m5-5完成迭代训练( x6 X2 t& x. E* o* U, t
5-6验证码识别概述3 \- {# Y! b/ j
5-7验证码识别流程
: N) M) d6 Z( b; h9 N+ O6-1自然语言处理与深度学
5 Z* z8 r: | a# }4 Q: R! ~" d6-2语言模型" A9 o8 k8 x: [1 _* R0 Z1 q1 r
6-3神经网络模型
0 v5 D: ?) [7 Y0 t" a" p H6-4CBOW模型
6 a# E1 b9 w/ g2 @, \2 C( i' O, o6-5参数更新
3 c" `: m5 c% z9 ^( l6-6负采样模型
" A3 v! [& i) T. ^" @ ?' J c ?6-7案例：影评情感分类(数据5 F3 I# s+ r0 m; N# \
7-1基于词袋模型训练分类器; Z* w) h2 C6 ~1 h r" [) [/ X& m& U4 P
7-2准备word2vec输入数据9 s, q( w8 S' a. Y) @& R
7-3使用gensim构建word2
+ Q" U- b( g4 s4 n2 P7-4tfidf原理' E0 a& r/ O) C* H
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), t5 T5 a& A* |
7-6GAN网络结构定义% z% p% R! i) q6 A2 L- @
7-7 Gan迭代生成
) p! C% v& f, }! _7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 w6 D5 O+ l0 I% W4 l8 {9 r7-9DCGAN网络细节
5 d& q! x$ L' _; b: R: Y% S9 Z8-1 RNN网络架构
: j6 s/ \0 L# V8-2LSTM网络架构
' F$ K) c3 ?! r4 w, p0 @; d& c8-3案例：使用LSTM进行情
' _1 z: d$ f; \, J8-4情感数据集处理
3 k8 n+ W( H3 @' ^; E8-5基于word2vec的LSTM模型
3 Z7 t# K/ p0 z% f) h8 D8-6趣味网络串讲（数据代
7 `8 J+ C3 W% ?: E6 Q% V8-7课后讨论版
& L) `) P* {2 [; p) l, F
6 {% p8 E4 `" A, o" N0 N0 w( E( v: H1 s5 T
〖下载地址〗
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