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5 U: f: A5 r$ f- B〖课程介绍〗1 f, J9 D: b( M) H+ W+ k
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
% z% ]. f. |3 X# s. W
2 B/ a `6 A' L8 @) I7 _9 Y9 v〖课程目录〗0 o9 d) s* H6 j. B
1-1课程概述与环境配置# \% T, |1 _1 R- h( ]8 S( c9 x
1-2深度学习与人工智能概述
8 R7 ]& |1 \0 m, [1-3机器学习常规套路: U' M6 o$ k4 ^* O$ A
1-4K近邻与交叉验证
0 Q: W4 D' Q! T3 G2 Y7 M3 t1-5得分函数
% q1 S9 y/ _9 r* O1-6损失函数& s9 s9 V9 ~ r; z
1-7softmax分类器
/ u x% o7 f; S; n4 P1 d) X0 G" e1-8课后讨论与答疑
' B3 X" M; S b" l5 V' [: O& D2-1梯度下降原理-2 z' z4 ]% U* f! Q$ U, j
2-2学习率的作用- M H1 b+ @, P7 e2 \
2-3反向传播-3 d4 d/ L3 {" ?
2-4神经网络基础架构-# W- h. J2 N4 R! d7 Q
2-5神经网络实例演示-
. Y2 v8 E/ Q4 y2 ^2-6正则化与激活函数
5 X9 \( f- f# r/ J i B2-7drop-out& _- G' o# }: j7 D! L* ~) h& l9 u
2-8课后讨论
: B! _* E; V3 b1 S2 V, l1 G3-1tensorflow安装
: j# h: Q/ \& A5 n. I/ F# s; Y3-2tensorflow基本套路( G* t8 b# _% v8 t3 p3 b; J% v( R
3-3tensorflow常用操作
& V9 w& e: w, F" S3-4tensorflow实现线性回归
+ z7 F- R; K9 j: B3 B3-5tensorflow实现手写字体- Y' i7 H- u! z
3-6参数初始化' E2 |% u5 `' [& Y0 t% N
3-7迭代完成训练
8 t" q" g8 n5 O& d0 C3-8课后讨论
5 Q, z4 ~3 [! y' Y! p, B" c! }4-1卷积体征提取( B b2 R6 g) Z# j% O) @
4-2卷积计算流程: f F) j( C' o! G* J; K
4-3卷积层计算参数7 D, y/ @5 H/ u
4-4池化层操作# \ d7 a' A0 o7 }% a' ^
4-5卷积网络整体架构
* R; r9 e, ?2 y( S& ^% p' `1 l4 J* z# p4-6经典网络架构
7 y- Y2 }4 h; O4 [5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( r" C9 q& C( n9 J! e% a C9 }5-2使用CNN训练mnist数
+ r- s/ H* G2 j3 h* H5-3卷积与池化操作. g, ~0 ^/ E) K3 g1 t! s
5-4定义卷积网络计算流程/ @5 Z& y, t8 M4 R5 Z1 O
5-5完成迭代训练7 Y7 B; x" B+ Z% S8 y, u z
5-6验证码识别概述0 @. ~' W% M0 A. S
5-7验证码识别流程
0 ]6 w& q; `! E& \, F- Q, ^6-1自然语言处理与深度学
2 b# X4 G+ Y+ Q1 J0 K6-2语言模型
5 L$ [; x. ~; b7 R( }: F2 f* b6-3神经网络模型
3 ^ ] d, x. X- N! I( f0 c6-4CBOW模型5 g/ v" B) _- B9 o# {/ V6 N4 P# ^& k
6-5参数更新
! l$ {8 d8 |! V# W2 P6-6负采样模型
z- N. I& O( x- H5 t6-7案例：影评情感分类(数据+ k% t) L2 N/ p# h& Q3 D% r
7-1基于词袋模型训练分类器" F, v1 t! Y% n. V! I# `
7-2准备word2vec输入数据8 h3 o# Z/ o1 w. D
7-3使用gensim构建word2
v& b8 Z3 R# i9 C( H1 W7-4tfidf原理5 e( a8 ] H" \/ D1 O3 b2 n
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 s' O2 R& v* A5 f7-6GAN网络结构定义9 M4 [; r' e& c/ Q- E
7-7 Gan迭代生成
5 J1 h, N q' c8 w8 L" P/ S' Z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- }; l ]. S1 z: c' b8 q
7-9DCGAN网络细节
) O* B. X2 V; L% |% _8-1 RNN网络架构* s' F8 {9 F1 I9 y0 {& j
8-2LSTM网络架构& u" I9 a9 i5 Y% j+ T
8-3案例：使用LSTM进行情
, U0 i6 z" g- x* A5 F8-4情感数据集处理
; o8 _+ g. S" j/ c8-5基于word2vec的LSTM模型
) L9 v3 h+ F: h9 J+ G# J. D8-6趣味网络串讲（数据代* n) {/ N, Y5 P& d
8-7课后讨论版) \! L; g$ v1 T$ J5 ?
; [$ G: W6 ^; o- B* h- \
: `4 g* S4 r% k8 h, z0 ?
〖下载地址〗
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