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: {7 z5 \ K. \4 l! ]〖课程介绍〗
8 ^6 y( E( V! O5 i r9 y$ r: @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
" m- O8 N A2 [" t8 a t5 z+ j8 c5 t: b$ ~# _" I& g
〖课程目录〗
+ _4 J2 \) d" O. G1-1课程概述与环境配置! z- z; [4 }; N, y; T/ C2 B
1-2深度学习与人工智能概述3 v* m6 \9 q, f# R) k7 e
1-3机器学习常规套路. Q# k9 B' L8 A3 d( f3 n
1-4K近邻与交叉验证
5 D6 L H/ [/ b, l) k1-5得分函数
3 m, R6 @8 \0 J1-6损失函数
$ _! w# p* J; |- o2 E. n1-7softmax分类器
3 P3 z' `, m" W; Z0 ?" l6 q9 H1-8课后讨论与答疑. U. {8 E/ I- d1 E. Y
2-1梯度下降原理-
; _- T' _1 R" x- b- S2-2学习率的作用-
* ~0 ~# W0 @8 j5 z8 ]2 R6 P2-3反向传播-
- k2 x8 @4 [2 k- u0 K2-4神经网络基础架构-! ?" X) `8 _# S( S4 e {
2-5神经网络实例演示-+ t8 q+ x% T) N( B0 n! p, @6 q
2-6正则化与激活函数
5 u/ t* P! w8 f2 O$ W2-7drop-out
% `& V+ c5 [- \( u, P( r+ U* H2-8课后讨论; Q K! \0 F1 m
3-1tensorflow安装) Z0 i1 d: e& d
3-2tensorflow基本套路1 Q$ P' g$ z2 K$ {7 I
3-3tensorflow常用操作
, G$ m0 }% ], l) B1 i3-4tensorflow实现线性回归
$ A# i6 A% @$ |# @3-5tensorflow实现手写字体. h" Q8 o& z& @
3-6参数初始化6 F/ g3 V: X& f0 a6 l5 c
3-7迭代完成训练
. k7 O" g* L- Z0 b3-8课后讨论& k. B# R( t+ n: H
4-1卷积体征提取
) | X1 H3 v f, |1 N0 F* H4-2卷积计算流程
7 \! ^* W. \, j3 F: h" E! W4-3卷积层计算参数. ?% L" C& Z2 _
4-4池化层操作
% J/ K& S/ p5 G4-5卷积网络整体架构
1 l) I; p/ P3 {4-6经典网络架构
7 v0 W8 @7 x: p5 z! d# d/ Q5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ c" @. Y: e$ X; F p5-2使用CNN训练mnist数 g& i/ ^0 b, M4 h
5-3卷积与池化操作7 x8 y: b) [. a, g. H% a. O
5-4定义卷积网络计算流程: g% z2 q" o( q) g% y" C6 e8 H( m4 n
5-5完成迭代训练
, [; f& T. L c3 Y" `! w+ w5-6验证码识别概述" t* M& h6 F% `0 g q! r/ l
5-7验证码识别流程) Y# P* L7 E, S% k+ J0 ]
6-1自然语言处理与深度学6 K4 [# b, V l" z1 I. {
6-2语言模型; d+ i% x0 u. S* Y5 Z' O
6-3神经网络模型) t3 z# X4 A; G
6-4CBOW模型
; r4 Z. ^2 q$ ^8 j \0 O6-5参数更新
! E7 p H% ^) e6-6负采样模型
7 A e0 I6 T. K! S5 F9 x9 |1 O+ q6-7案例：影评情感分类(数据
7 u7 H2 j$ U& H! K" N3 n( {7-1基于词袋模型训练分类器. k7 @, u& h# N0 _9 V2 o* j! [' a
7-2准备word2vec输入数据
* h7 K' _0 W3 S( j" l5 B7-3使用gensim构建word2$ X; s: y6 v4 g1 A+ c h" B3 j S
7-4tfidf原理
, A( \( M( z/ Q0 D/ q/ j( x7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 T7 z3 \2 p0 V- ~! @7-6GAN网络结构定义' V, M% |: h" ]+ u5 _! g; z) ?
7-7 Gan迭代生成. r' n4 p2 _$ Y) L; Y0 [; ?% H4 F
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 W _' M) \# Z/ U. o7-9DCGAN网络细节% W: K7 ?' x& q: I8 O: [
8-1 RNN网络架构
2 r. ~2 Y5 e* b% I2 V3 ]8-2LSTM网络架构
* i8 i& ]% ?1 Z, `% \9 U0 b8-3案例：使用LSTM进行情% p$ b5 N6 i1 ~6 g* {" y
8-4情感数据集处理) }7 Q, d4 I' U# m
8-5基于word2vec的LSTM模型- N1 v/ {) i) h* u- }7 g* [- b0 q
8-6趣味网络串讲（数据代
9 l+ Q, v" |; d+ C7 w8-7课后讨论版( r- T: i; |# Y. f' o8 @9 T# C$ M
4 ]. B$ p+ l- y
! S5 L. O0 I( d〖下载地址〗
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