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, s* P& I( F1 V7 V! \% {- R! Z
〖课程介绍〗/ |2 L# N+ o' Q8 H3 q N
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' \2 E4 ?8 R8 Y. e! r n' @. q" z' u
〖课程目录〗
! C" N9 {: u, {, d! Q1-1课程概述与环境配置
; Z9 p5 f1 G/ Q9 H1 h1-2深度学习与人工智能概述
7 D' G6 h; K0 l& B$ V3 ?) F1-3机器学习常规套路# N0 e/ V/ l3 R: Z: `
1-4K近邻与交叉验证
6 v( Y0 y8 i) ^: j/ p$ K1-5得分函数 h* D; O) _3 N8 a% A( q
1-6损失函数 H8 F8 C8 ~) [9 K
1-7softmax分类器
. X, f9 {# J. u+ i6 B) @( z1-8课后讨论与答疑0 Q2 X# r2 Q8 q0 `9 F1 b2 ^/ n
2-1梯度下降原理-: R( H8 R& ?! w' P& P. a
2-2学习率的作用-+ Q0 G' a0 J! b5 }: C2 p& A9 ^+ g
2-3反向传播-& @1 j1 m# x9 Q [2 \
2-4神经网络基础架构-
' `! o& w8 v: b: H) ~7 E2 h2-5神经网络实例演示-
( u$ W, B4 W& ]2-6正则化与激活函数
! @) I4 T& t _$ v6 H3 G; g* {2-7drop-out
; s4 [/ d( q( o. q2-8课后讨论
: V( l7 c- x! |* U" m5 F3-1tensorflow安装
( l7 i" I) k, z7 R3-2tensorflow基本套路; z# b& m/ ^2 m7 U- n: U
3-3tensorflow常用操作4 L) ~8 H$ b8 d+ o9 K
3-4tensorflow实现线性回归
1 _/ P9 D5 B, h3-5tensorflow实现手写字体
& R. k& g# `2 K. I( r8 [! Z! r9 C' y/ W3-6参数初始化$ b! I1 _2 A: ?; h+ o# ]: n8 ?
3-7迭代完成训练
6 S0 P( ?' a9 i* z! j9 c3-8课后讨论
. f4 q! B: J' O5 f4-1卷积体征提取
4 A4 D, F) \% [8 o5 ~! f" m# N4-2卷积计算流程9 q1 y, N: D9 `9 M; d8 h
4-3卷积层计算参数
9 N; t5 \& u% R/ C/ M4-4池化层操作
8 J' Q9 G7 K0 t4-5卷积网络整体架构
3 x U( P& G; w, ]+ h9 k2 M4-6经典网络架构
9 Y# G% ~: D+ O& e+ {5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% b9 N4 N8 _# R! o: a' s0 U: G( N5-2使用CNN训练mnist数
- V" T! } L7 s3 Q9 f7 @7 [5-3卷积与池化操作$ `2 k) s$ j. C
5-4定义卷积网络计算流程
+ @- O0 i5 t. ~* y2 z$ J! ]8 e5-5完成迭代训练; _! H/ ~7 |+ G0 s
5-6验证码识别概述
$ x2 n/ h0 y9 \" Y Y* Z4 B5-7验证码识别流程
: V: n" D& q) Y; I6-1自然语言处理与深度学
9 |! t5 q8 a1 b6-2语言模型
# U& W) `' |( t1 t5 t, r6-3神经网络模型
) [% G$ G- q& S8 m6-4CBOW模型2 G: W, x# G2 E
6-5参数更新
" a k) \- m! ~0 s2 [0 D6-6负采样模型6 f$ A" B/ k/ I
6-7案例：影评情感分类(数据
0 S3 `( Q$ _6 n# ?( i4 l7-1基于词袋模型训练分类器
# |9 t" S9 W l6 F$ i) q3 L @7 ^7-2准备word2vec输入数据0 r! k$ `' Y$ [8 k! |( a
7-3使用gensim构建word2
5 S, a X$ I( }7-4tfidf原理$ |" t# b4 f- e# u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 O5 c- z0 t3 |0 Z) p4 P, p
7-6GAN网络结构定义
( M N3 ]% S" N% h7 x p: J7-7 Gan迭代生成
+ S; @1 q" }3 Y/ K) K. G7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* Y& f7 z$ I7 a% i% N* [
7-9DCGAN网络细节9 ~, l6 B* U) P: Q/ h; T
8-1 RNN网络架构* z; g' l f$ F2 d
8-2LSTM网络架构
* A8 O# J R, e8-3案例：使用LSTM进行情8 F# ?* d& Z1 I2 b& q# c7 }- @6 F, S F5 A
8-4情感数据集处理
. |3 }, }! n' Q0 ?, @3 S9 b! h8-5基于word2vec的LSTM模型! c- Y) C/ G+ k3 P+ _$ Y
8-6趣味网络串讲（数据代
& ^" m [0 f* f. g9 L& l8-7课后讨论版1 [4 a. G+ F2 i- U" Y0 j% V
6 P. P* G5 s$ C3 w4 f1 X4 a. f. G2 K
8 G2 s8 G" M. y5 Y+ `- p" v( \" v
〖下载地址〗3 ^+ k7 U+ ` _2 h9 f! j! k2 i
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