7 T+ j$ i9 G( V' R& A6 [1 A
+ a4 `$ N; }# b- H$ |1 o6 i H5 l9 `
〖课程介绍〗
2 D B9 R) k2 `* z6 F 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- M- ^' s2 n, i; O7 A2 C
. M6 F" m: ~5 d
〖课程目录〗
6 P3 {( L" h, C7 n& r" |; [) G! g1-1课程概述与环境配置4 \5 ]- }! w8 c5 T; j0 ?
1-2深度学习与人工智能概述5 \2 V7 P. `, g
1-3机器学习常规套路2 {7 q5 B# @$ Y1 ~; ~! e+ ^
1-4K近邻与交叉验证+ p3 H% ] y6 u2 I7 J# q
1-5得分函数
3 T) s1 p- |( q" [8 T* S6 X5 m1-6损失函数
* n% f* g; L/ n m* t' p1-7softmax分类器+ `1 \7 `% j6 ^, m9 I1 X
1-8课后讨论与答疑
* e6 v% s; h# x) ? D2-1梯度下降原理-
1 f6 H; r' M6 l0 k# C5 N- d, v2-2学习率的作用-
& g; H) k6 q7 N) o D1 w/ a$ c- b2-3反向传播-1 ]- R4 M ?0 q
2-4神经网络基础架构-
7 U# ^# s! h8 h" O; t+ W2-5神经网络实例演示-
( x0 X. q# | D/ v" n. t2-6正则化与激活函数4 z- r, q8 [. R& D, K+ j
2-7drop-out4 u6 J4 h6 R5 t% W5 K# w7 e9 q
2-8课后讨论# T! p8 a8 D" H2 a
3-1tensorflow安装+ t; a' n0 L# a/ O- d9 v. n8 x
3-2tensorflow基本套路
" M2 {. f% H% ~7 a. h/ r M3-3tensorflow常用操作
. i1 I# v5 m+ V9 N5 D; N3-4tensorflow实现线性回归
8 D/ ~1 ?7 c1 u3 v B- i( g% `; W$ r3-5tensorflow实现手写字体9 }* k" N' q" w( Q$ E' p+ Y
3-6参数初始化8 r: e; Z+ D- j/ D+ \4 O1 {
3-7迭代完成训练2 }8 A2 p7 b: v' q
3-8课后讨论
7 }2 Q- Y9 p# @ Q1 Y, ]4-1卷积体征提取/ K6 g$ t1 _$ ^" m5 X; m+ C
4-2卷积计算流程
2 ?5 l5 R9 q i- _' O. Z; V( d4-3卷积层计算参数- w% G2 @; I9 }
4-4池化层操作
8 g: A3 }' p a7 a4 X6 J4-5卷积网络整体架构
" M. ]' w# P& x a2 L0 P" r4-6经典网络架构4 j1 |4 i7 `! p: K1 I
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, ?6 N6 M5 m8 d+ y9 J5 a# e/ C+ g9 o, o ~
5-2使用CNN训练mnist数
/ U: s1 e7 w% [$ Q- i# j5-3卷积与池化操作5 _" }5 i! u4 O
5-4定义卷积网络计算流程
4 j% {$ F6 @7 G8 u6 b& g, g5-5完成迭代训练
/ R) G- L! w0 @" q/ ?. l1 c5-6验证码识别概述
, D' c, u, P" v8 z- B5-7验证码识别流程# h! R- ~( t1 V# m. Q
6-1自然语言处理与深度学
" O# `' r0 N: I* z& W6-2语言模型0 @" \8 e3 S: Q7 o. W+ M* ]
6-3神经网络模型, n: Y; _' ]: ~3 _1 Q7 u2 t
6-4CBOW模型# o/ g7 ]/ L: i) T# |( h4 o! J
6-5参数更新2 w, i+ M9 p7 I- Q. C5 S
6-6负采样模型9 @" i; |! P$ G I" g
6-7案例：影评情感分类(数据
# \% \8 r2 |* [7-1基于词袋模型训练分类器
/ U- D1 a G8 V+ o0 T' r7-2准备word2vec输入数据) Y; m% T2 z+ B$ f5 c8 O# ~
7-3使用gensim构建word2$ J0 m3 e6 Q; i% a
7-4tfidf原理
: x# G* M/ M. q2 o) z0 y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 S+ J# K" O- I' t7 ?5 t7-6GAN网络结构定义
3 G; N7 O- B9 o1 o" Z7-7 Gan迭代生成$ X& e! p* Y! m( i9 F- C) K$ d
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 O* L! V O5 P4 q
7-9DCGAN网络细节
4 Y5 S/ c2 F' G' n; i# X O3 ^8-1 RNN网络架构
# c3 G3 N- g6 z1 R7 _! T/ B) w: H# K8-2LSTM网络架构# i, G3 J3 V6 R# I
8-3案例：使用LSTM进行情
+ j/ H9 @ l8 r7 d8-4情感数据集处理
, j7 ]4 s. p$ X: v8 E: f$ p8-5基于word2vec的LSTM模型
3 N% z$ C* `7 C! p+ o/ z, j" j8-6趣味网络串讲（数据代( u, W5 \8 @3 o2 k; Y
8-7课后讨论版- g1 {5 m% b$ T* W) E$ I6 b' X
- M9 X! f C$ h7 f1 m& H1 h- Q% m6 w3 t' v6 G7 H- N4 a4 ]& C% ~; c
〖下载地址〗
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