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7 R% j8 T. ~$ | O7 v+ ]# ?3 r& t7 |〖课程介绍〗- t0 j) M! X# q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# c- T: @4 J, h: M( @
0 T3 R" B4 A2 _2 G0 R3 h) Y〖课程目录〗& f2 F0 B7 m: N' _+ K9 f) F
1-1课程概述与环境配置9 b9 t/ Z$ L0 O( f
1-2深度学习与人工智能概述. C& s- z! x; L
1-3机器学习常规套路
5 V, {( I( {% o8 K+ _1-4K近邻与交叉验证 \8 G/ w% [* q( W+ n) Z
1-5得分函数! D: w/ y: |' r
1-6损失函数
2 m8 v; k8 Q. @8 `/ z: j) a" d1-7softmax分类器- t/ G; c$ |$ H. F" m
1-8课后讨论与答疑+ p- Y# n+ f* j& g' [1 S. H
2-1梯度下降原理-
: D! c( ~! l5 _- }2-2学习率的作用-
* T1 K; G6 a3 X+ Z" T. t- p5 p. Y% `7 U2-3反向传播-
4 ~2 ?$ l5 P9 b( f: X# t1 z2-4神经网络基础架构-: H$ S' M1 D1 r; b# i. G( J
2-5神经网络实例演示-" E: y9 [% a% o; `/ O( t
2-6正则化与激活函数* g+ V7 F8 S8 p; d" c5 O- C2 N
2-7drop-out M# e5 F: h6 k2 X2 T0 I
2-8课后讨论
/ G& l/ S/ m, w, Z S3-1tensorflow安装
) C/ ?5 I p' ?! W/ A4 `9 A4 q3-2tensorflow基本套路
8 c5 r; t! j0 r8 l5 x( T3-3tensorflow常用操作/ p. Q& R' N. |9 n6 R& }
3-4tensorflow实现线性回归
]; p5 X- l/ T" b' F# N3-5tensorflow实现手写字体
; E* e7 o6 L s' z3-6参数初始化
8 k& V6 `4 S9 d) }& y% ^: P; ^3-7迭代完成训练
. l3 _1 S% r! N, e) }, m5 C: ]$ w3-8课后讨论
5 P5 u# o" c4 P4 D! C4-1卷积体征提取5 s& l5 b3 `& h( b# J1 Y5 q
4-2卷积计算流程0 {9 L! w# c! C5 Q
4-3卷积层计算参数
- q' D& l) m+ R* q' a x l7 `4-4池化层操作0 a5 N- J: c7 v0 ^# s% a
4-5卷积网络整体架构
; ?4 @/ @ } Q! j4-6经典网络架构
6 }6 W, }3 s) L# E8 N' a. ]! B5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） P- U0 r+ e: t& e+ W4 S- N
5-2使用CNN训练mnist数: V& a1 B$ T! x6 a+ k
5-3卷积与池化操作. b3 Q% i* u5 `6 E6 _) Z
5-4定义卷积网络计算流程7 V5 {( e0 `" o4 m
5-5完成迭代训练
& K3 m+ P" \0 |( P5 T' d) A" d5-6验证码识别概述
/ @7 v2 i4 y, o; N8 a. {5-7验证码识别流程
; o+ }8 r9 O/ t4 W3 I4 Z6-1自然语言处理与深度学
3 x2 m6 f4 h8 f# ^ ]( A1 s0 J6-2语言模型
4 c: ? \( K, a; f8 E6-3神经网络模型( [ f# d/ t- j% G) g7 b
6-4CBOW模型
% ? k4 m( e0 Q% Y. i6-5参数更新
: m& i3 [. u+ B9 M7 f8 A$ j6-6负采样模型
& y1 H" _1 [" k& h! |2 j; @, ~6-7案例：影评情感分类(数据
$ g$ m; N! M( X7-1基于词袋模型训练分类器8 Q) f+ N4 D8 G# v
7-2准备word2vec输入数据5 d) f& h; {9 U" }
7-3使用gensim构建word2% u; A' p: Q5 ?. f. F# s
7-4tfidf原理0 J3 W5 v( r `2 ]& K1 N3 i
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. d1 l0 ~7 K( e1 y [% ^$ I" c" u7-6GAN网络结构定义
2 f7 Y1 X! k t* L0 C: z$ k7-7 Gan迭代生成 Q% a q m F1 p$ t( e
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, t0 J; B5 v$ P
7-9DCGAN网络细节
) x! z7 ?0 w- B8-1 RNN网络架构0 r. K% s# f, O
8-2LSTM网络架构8 ^7 |* {9 s; j2 C2 I8 C3 ~' N3 Y
8-3案例：使用LSTM进行情
! K$ q' }) ]8 y1 u6 K0 ?! k4 O8-4情感数据集处理
6 R/ Y$ B& K& E5 x+ L; d8-5基于word2vec的LSTM模型6 q% I; }6 Y( m9 ?
8-6趣味网络串讲（数据代 X1 M Q, m6 |
8-7课后讨论版
# S$ ^6 h$ m# h( c' m7 g( x+ S9 P
& y9 j# v& V. y2 u8 F
〖下载地址〗
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