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〖课程介绍〗
% X1 j9 B0 N; @$ x) F' t$ x7 x此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
]1 u+ X- c1 T( W* X4 r
# Y( _8 k0 p1 @ h〖课程目录〗. \4 O6 I7 f" k$ S7 K' M- \& @
1-1课程概述与环境配置
' \$ e, Y0 ?5 C: @. z5 Z1-2深度学习与人工智能概述; W9 m% j& u2 e( C, _* @
1-3机器学习常规套路
5 V! n+ I$ K1 o+ X! [1-4K近邻与交叉验证9 K) k' K6 L' N2 Q
1-5得分函数# `% Q7 Z. G p y
1-6损失函数' e/ d% m0 m! [, _/ V S
1-7softmax分类器
1 h4 D6 X! X: D" ]* T. q% O: p3 Z J5 |1-8课后讨论与答疑
& ^5 i' C, E. T* _: o! h2-1梯度下降原理-7 t( ]5 y3 J0 O* N% N
2-2学习率的作用-" ]. Y# q. `6 f5 S1 H- L* K
2-3反向传播-5 M' K4 y* y8 X- q
2-4神经网络基础架构-- t" P: F) s0 O! z) P4 I
2-5神经网络实例演示-5 `: z7 ]7 P1 w( r: G4 p
2-6正则化与激活函数
" o& L0 ]/ `4 m' B1 D7 }$ e2-7drop-out) J3 [4 J/ D5 h7 G! O4 A
2-8课后讨论6 `" n( Z( Q* S" O h4 s
3-1tensorflow安装
% u3 j$ C# q8 d/ \3-2tensorflow基本套路
3 U/ b5 g$ @ V3 ?/ N3-3tensorflow常用操作+ G* e0 j4 p: w! o) i; d7 d) Q
3-4tensorflow实现线性回归# Y) c0 x+ `& i7 S8 }' E& U
3-5tensorflow实现手写字体
1 M; l5 q2 G$ Z1 |- y3-6参数初始化
. n$ N/ w# e7 w. Q* R1 r& l3-7迭代完成训练
( Z9 Y; K0 N$ u/ W3-8课后讨论' u/ `' {+ \4 @. U& P
4-1卷积体征提取
8 a9 b9 M5 n* B! Z" `4-2卷积计算流程
7 F* |& ^9 i2 S* n$ r/ f4-3卷积层计算参数$ N% c+ m* |6 K5 _. j2 L, V% z
4-4池化层操作 ?. B% E+ f4 L) |3 k& Q0 h) G
4-5卷积网络整体架构* \/ Q2 a X8 B
4-6经典网络架构; A. p8 ^7 E: H0 G' L+ i' g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& @9 Y5 d( ?; w# ^$ j5-2使用CNN训练mnist数3 C: P2 N5 j4 @
5-3卷积与池化操作1 Z. }" a1 i0 V, N
5-4定义卷积网络计算流程$ G' P* ~1 X8 h/ i
5-5完成迭代训练
; `8 C* b6 d% [, ?. X8 i8 O5-6验证码识别概述
8 k% q0 V/ r# I! k$ o; }8 ?5-7验证码识别流程" Z9 J, E3 n+ @2 `; u
6-1自然语言处理与深度学2 h% G9 g6 B3 G4 w; C+ ]. j7 {
6-2语言模型
2 Y3 x- }- t8 @) x- I; b6-3神经网络模型# z! W: T* v% s d. i4 B8 J
6-4CBOW模型; y& l0 P6 `1 a5 P2 ~$ R0 \
6-5参数更新* w/ j4 U+ O# X0 [
6-6负采样模型$ K+ R. a1 n" N- w' \1 A4 P: R
6-7案例：影评情感分类(数据- N" U. q- p) ~
7-1基于词袋模型训练分类器
" m2 _4 k" x2 R; j7-2准备word2vec输入数据
& u, W8 Q& W6 T9 Y2 @8 \' A7-3使用gensim构建word2: r M! b+ c4 u/ g% v" @
7-4tfidf原理
% _5 K2 q* A5 o3 ^" `5 ~! }2 [1 Q4 G7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ P! Q( K# T/ `3 b6 ~7-6GAN网络结构定义
( m- Y) _0 K1 {5 ~$ \1 X- e4 S7-7 Gan迭代生成: X# G7 L/ o2 W( V+ \; }3 N# T* V4 c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） c; f- e0 x; k% X; L5 x; ?
7-9DCGAN网络细节+ r5 ?1 [9 c; l2 T
8-1 RNN网络架构/ W$ K ^6 D$ e1 E0 {5 S" z
8-2LSTM网络架构/ J$ [/ K8 n( `8 U& k! q
8-3案例：使用LSTM进行情( }0 n- X7 g" Q8 r
8-4情感数据集处理
: [( x( \, k% F8 I, d8-5基于word2vec的LSTM模型
$ T* D7 D$ K+ l( a- b8-6趣味网络串讲（数据代
' m& _0 ]! p/ L* |8-7课后讨论版5 U5 _7 J8 [: N
0 o7 j) `$ B$ t' `: `- A
) c+ \0 C; }: Z〖下载地址〗% e: E6 w$ p- V& B
& u1 g7 @! A% O( W! R- y〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 G) ], Y- B3 q1 @. f: j
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