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8 X& [! ?4 e( H5 v) q( Y+ S〖课程介绍〗& l' L8 Y. c: s9 P
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 {( {( n" d' z8 i: G7 J# ^/ K) Y3 C4 q! B
〖课程目录〗7 _5 ^8 n# y; I# `
1-1课程概述与环境配置; F1 u2 ^ a8 m- E& b9 l* ?
1-2深度学习与人工智能概述! _- a% D" y' E. k
1-3机器学习常规套路
7 Q7 K8 Z/ E8 O) f' [" A. D1-4K近邻与交叉验证
" E" @( H9 o* G7 i3 T7 m/ ^8 I1-5得分函数5 x0 F6 Q; d" d0 k6 f2 y# f$ R) h
1-6损失函数' l: E6 s$ [& O/ f! d
1-7softmax分类器
+ c; {6 _ E5 V) f& k' F1-8课后讨论与答疑
# T* g9 I) F! _( _0 D: H2-1梯度下降原理-
4 J: y: B2 {5 [$ n( V9 }2-2学习率的作用-
9 s3 B! A& \- y2-3反向传播-8 ~4 n7 `2 Z2 _$ u5 R' x
2-4神经网络基础架构-/ g! ?7 C2 S) g9 b- z( q$ e
2-5神经网络实例演示-
* i- N: J! C% m: O: R2-6正则化与激活函数" B5 D7 R9 Q% ^& Q9 }
2-7drop-out
% ~. w, q. Z8 Y C q6 S" z2-8课后讨论, X. q. X1 W g O- _& h7 i; C
3-1tensorflow安装5 p+ ~: Q7 Z' X2 @
3-2tensorflow基本套路 \' i3 s9 G# C
3-3tensorflow常用操作
; S* g; r4 N: \9 X2 w" }3-4tensorflow实现线性回归 `4 h9 E: B2 f* c8 l7 r
3-5tensorflow实现手写字体& [3 |+ A( A8 O6 E) B* Q
3-6参数初始化$ l& V6 c9 A' _* y5 \. J2 c
3-7迭代完成训练" k- m& f5 C. \+ L
3-8课后讨论
$ n- D% p! ]1 i( ~1 l4-1卷积体征提取
0 z4 c) }9 |. M" t" X% d ^! E4-2卷积计算流程3 ] \6 y6 y% {1 {# P/ i7 t, T* N% ]
4-3卷积层计算参数
% l3 F. e6 j) V* G6 B. d o& p4-4池化层操作0 U( T1 M3 Z" J- J6 W. i
4-5卷积网络整体架构, v; ^; Z+ Q# z* ?
4-6经典网络架构
- K& T3 U9 _/ r p3 @5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 r3 a- Q P1 a) r
5-2使用CNN训练mnist数
8 B$ D3 s j$ u& q5-3卷积与池化操作6 m4 r3 `6 \/ {
5-4定义卷积网络计算流程7 f5 I) g+ D Z8 w2 ~- J
5-5完成迭代训练7 \8 Y: L. Q6 B. N7 w) W. e; u) ?0 |: G
5-6验证码识别概述6 ~- a4 f& C) A) r/ P
5-7验证码识别流程; x z0 {% i: ]$ \0 Z' q7 a4 e4 x
6-1自然语言处理与深度学! z$ g. A+ D) `+ S8 M
6-2语言模型
8 R+ g H! r$ Y' B3 h: P6-3神经网络模型
" K- c. I5 {3 `% k' g& s6 c/ v* m6-4CBOW模型6 W; P. `/ E- _% U4 N Q; w8 ?
6-5参数更新5 M6 P/ v6 l/ B
6-6负采样模型$ T$ D& m5 V6 ~/ P9 b
6-7案例：影评情感分类(数据0 T! t1 v7 r" w$ f5 |
7-1基于词袋模型训练分类器" H4 u, f$ _5 n+ c1 Y
7-2准备word2vec输入数据. ]2 h0 V! ^7 Y" T+ a* H
7-3使用gensim构建word2# i# {1 @ e$ A. ^3 p& c
7-4tfidf原理
+ _+ R4 T- V7 Q9 z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 G Q, K6 Z6 t h/ G6 a9 `7-6GAN网络结构定义
7 m( ^4 @- E5 \4 B8 Z7-7 Gan迭代生成/ o) M& o9 V9 k+ D0 m9 Y/ Y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% J/ b9 E( }/ t9 T0 r7-9DCGAN网络细节3 r% ?; }* `. e; H) z! Y
8-1 RNN网络架构
$ u) W. N, u$ H) w) Q8-2LSTM网络架构0 u6 ~6 ^+ Q( K" \# c: n
8-3案例：使用LSTM进行情4 X+ W6 ~# V% E/ W) M
8-4情感数据集处理4 t: I \2 m9 y* A
8-5基于word2vec的LSTM模型$ g. l% T0 V' O, F1 T2 y s- g& \' f$ O
8-6趣味网络串讲（数据代8 c; k/ o/ w7 Z; _( ]. ?/ G6 U
8-7课后讨论版; c! N/ T# G) {8 Y
5 j& t- q, r& r$ X# H# k. W+ d: n, r' ]( _! w: \$ g
〖下载地址〗
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