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, q" S, N% L" j% O) z/ I- v6 I〖课程介绍〗
: C& j0 g% Y& {: c: O此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战: n+ t' C. ~- Y. b6 ]
- W6 O, y! {. [. B! B& {( N; B5 I5 l
〖课程目录〗
. v$ _2 w1 w; s' p) E% `) o! v1-1课程概述与环境配置
4 x P! R, ?0 a" B9 A1-2深度学习与人工智能概述, H" e& H+ H3 w5 N" z
1-3机器学习常规套路2 \/ r% N1 z* j c' @) n. d
1-4K近邻与交叉验证
, x) f/ F& G% u% W5 n/ @9 j1-5得分函数* k: V# ~& Y% M/ G, Z
1-6损失函数
6 j5 X4 l. o6 j7 v! d4 @- S3 G1-7softmax分类器5 S6 X- H, J0 u( A
1-8课后讨论与答疑' V' W. \6 i P; \( C! l; B/ @
2-1梯度下降原理-
+ V* J. m: Q6 P- `% T2-2学习率的作用-
& S: A1 t; i6 t% ?9 I: E3 U2-3反向传播-
- v5 b% r# l" ?! }2-4神经网络基础架构-
9 ^. Y7 A1 y- r/ d$ V1 {- P9 D2-5神经网络实例演示-" t3 @- S' @ e' T' r& Z
2-6正则化与激活函数" s5 f2 m1 d' y. ^) I! X
2-7drop-out
L2 V9 i' x! s( {) n2-8课后讨论! S1 r. j" g4 u8 p4 d0 L8 ^
3-1tensorflow安装9 J! S% P( \/ e7 a7 w
3-2tensorflow基本套路% G( Q& a9 w8 x; [4 l
3-3tensorflow常用操作
! Y9 Q/ v) w$ d* y- ]; f3-4tensorflow实现线性回归' r" l# r" B* |, A" N
3-5tensorflow实现手写字体9 ^1 B- R: p& L* g
3-6参数初始化
$ e, N: K& W) y8 T7 L; f3-7迭代完成训练/ c& b: h$ ^' H
3-8课后讨论 r- K0 ?, y5 ?4 H8 @+ ]0 T
4-1卷积体征提取
$ L( u1 ?- M3 }4-2卷积计算流程
: a6 L [% {% Q- x$ e0 D2 u0 i: \4-3卷积层计算参数/ e. r5 s B$ d, ~3 ?
4-4池化层操作
" {# R/ T& c: [4-5卷积网络整体架构
8 A4 t/ X j5 o: N7 T9 }4-6经典网络架构8 Z" m3 j3 e1 n; r+ @# M9 X& d# R
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 s2 f3 q! a( i, r
5-2使用CNN训练mnist数0 p: m1 b' {, u' X2 {) S
5-3卷积与池化操作
# G" _. c$ @" @3 t, v/ Q6 ^5-4定义卷积网络计算流程
! g2 Y3 O5 s8 {' N3 Y6 c5-5完成迭代训练3 W8 Q& m! }- s& I. @
5-6验证码识别概述9 f% u4 m6 w2 w
5-7验证码识别流程 ~% A2 X# g; C
6-1自然语言处理与深度学
& {6 N) p' m3 M0 M: j" {# l7 i3 k6-2语言模型
% L% \5 \& c8 U, E6 l# g% W6 I6-3神经网络模型
2 N; M5 r1 _1 E U2 B3 q* q6-4CBOW模型
/ ^9 {# u' x4 S1 l; s7 A5 X8 v6-5参数更新" r1 E' s2 n# x
6-6负采样模型
L! b J e( H' m0 M6-7案例：影评情感分类(数据
; a8 i* N3 I9 ^" U* k$ s7-1基于词袋模型训练分类器. c* Z% V8 a8 S
7-2准备word2vec输入数据4 M1 m" @( d# Y
7-3使用gensim构建word2
8 o5 R' x2 v; I% y6 G; {2 x7-4tfidf原理
$ R2 c. U" E) L, U8 m+ S7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 @- `' n% e3 C/ _) G: h* z7 I7-6GAN网络结构定义5 m; K3 n$ H6 k0 M7 y' X
7-7 Gan迭代生成. v' s$ S& e; q; Y* ]/ D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' D, L0 k6 S: P# ~3 ^
7-9DCGAN网络细节
$ {. S% V: x7 T6 W8-1 RNN网络架构: ]9 U6 N, O D; W: N k7 D/ @/ c
8-2LSTM网络架构5 H# u" ^1 l. {: F
8-3案例：使用LSTM进行情0 w3 O- f- F9 J
8-4情感数据集处理
9 P* C, |2 h, X2 I' Y9 p8-5基于word2vec的LSTM模型* V! a) j2 u. Z- a
8-6趣味网络串讲（数据代! r% t# m) Q; F6 k; h
8-7课后讨论版2 |6 [; f2 X) f {* h
) y& N$ a2 h9 J1 s
* y1 C$ t& ^( v! g
〖下载地址〗
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