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- w6 U2 G+ I3 Y( o4 Y〖课程介绍〗
% B: V" T+ i9 t6 [/ M$ h" I此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' i6 x% C, f, h) P" X! `( a+ [, j! N! H) [3 o! k& B# S% G" F9 w
〖课程目录〗
. D7 e1 p: A2 M- n1-1课程概述与环境配置
) u" C/ j" q" b+ h2 F# M1-2深度学习与人工智能概述$ S: E3 R/ g; }
1-3机器学习常规套路
. A4 |! F2 _2 _1-4K近邻与交叉验证
: ^5 Y- h1 r+ s3 v1-5得分函数% E z) y7 F3 l) i- L- Z3 x' ]
1-6损失函数
6 G o% x1 E" b# [1 f) g* y, ` Z1-7softmax分类器
* N G- F2 b- a7 z1 c1-8课后讨论与答疑
8 z" O6 t6 u* C( c5 H: h" l/ `2-1梯度下降原理-7 s/ L% `. ^$ K2 u$ T4 H( }, p$ S
2-2学习率的作用-) e7 i+ ^0 T" c* ^; L
2-3反向传播-7 ~- S- M+ X! Q& {# h: k! ~
2-4神经网络基础架构-
& D6 b& X1 d6 D3 b" A2-5神经网络实例演示-
" V. Y2 ~1 {6 M: T# S2-6正则化与激活函数
# K3 k \+ q- k; k/ x, @+ S% v4 J" ?2-7drop-out
/ T+ [( p9 M6 V+ l) {8 c1 A% ^2-8课后讨论
. i% L4 q9 c6 |4 c; V# I- A/ O3-1tensorflow安装
/ P" X7 t& v& T4 Q3-2tensorflow基本套路
0 V2 n: P. H/ \$ |# {3-3tensorflow常用操作6 ]9 ?# R+ |7 b4 O
3-4tensorflow实现线性回归) g6 {9 A7 C }4 o$ B5 Q
3-5tensorflow实现手写字体
1 v" L, ^* b' |; \+ t9 @" t$ v9 f3-6参数初始化
3 n! U" {7 p4 N1 S8 O8 S* o6 T3-7迭代完成训练
( f7 \2 _, N" W; B* l g. B' k3-8课后讨论
6 v. w3 F! q# P4-1卷积体征提取
# n- B( e5 s+ b& r( o% M4-2卷积计算流程0 K# S. B' i* |0 _7 _& {
4-3卷积层计算参数3 L+ y2 b" s) K9 g3 k' k+ B# b
4-4池化层操作- M3 Q8 v: @2 n
4-5卷积网络整体架构
! z; J7 E- M( y( ^% O9 p4-6经典网络架构$ R% C: q7 F" }+ L$ w7 s
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ B5 V3 ]4 K! ~1 a6 b. K5-2使用CNN训练mnist数
) ?$ |% m" E1 b) D% W5-3卷积与池化操作
6 Q5 i. g: s+ K1 }' p4 \5-4定义卷积网络计算流程% e9 A `4 _7 a" \% s5 t
5-5完成迭代训练 |- x# G% H$ J* K1 [; O( l
5-6验证码识别概述
, K9 @+ l& O! j3 O$ j9 C5-7验证码识别流程
3 A: C+ p0 ]( o! Q! O: f7 P6-1自然语言处理与深度学
3 o i$ N9 @0 o. r, ~6-2语言模型) X" ]7 t; S4 X7 Y
6-3神经网络模型; w9 A! G* a5 J( L0 H# E- L
6-4CBOW模型7 V9 q- f6 d9 H" W% C U
6-5参数更新% ~$ c' c) G0 q+ k& C: A% v
6-6负采样模型
$ Z K4 E- G3 E3 k6 L( }0 J1 g6-7案例：影评情感分类(数据
3 ]4 a0 w# \, ^" v7-1基于词袋模型训练分类器
# u2 X% e+ J [# Z1 w; Q. ?7-2准备word2vec输入数据
: S/ y0 ~$ W5 e7 H# B/ _8 b) W) G# V7-3使用gensim构建word2# N3 x/ L6 H. ]2 S0 ^0 S$ O
7-4tfidf原理
?' }8 _/ ` N6 V% U7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# i$ m& X( o6 U% K; J! ~' i# J
7-6GAN网络结构定义$ g7 m- }- O# G4 r. Z/ f; Z
7-7 Gan迭代生成
) l5 T4 m# \: i6 D( C7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 `* V0 g# [' O3 l: T: Y- _' k
7-9DCGAN网络细节5 I# _: A( h# ?7 @6 S% s
8-1 RNN网络架构: b; R6 C3 s1 D
8-2LSTM网络架构
* Z; l6 }& a3 w7 X8-3案例：使用LSTM进行情
7 q" k( `( G8 j" K) U8-4情感数据集处理# K4 O# D7 L% Z5 \4 K- C
8-5基于word2vec的LSTM模型
% W# L p2 j8 w% T X! T8-6趣味网络串讲（数据代
+ {" W$ B2 W! Y# V8 ?9 U( u# ~8-7课后讨论版
. W* v/ _- y- n3 [/ d8 X4 K" x% ?
# E0 }$ h& I) c$ d( i+ e0 J. [/ g$ m
〖下载地址〗
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