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1 P# D2 f! M3 L6 P" F〖课程介绍〗& S+ ~* Z- \/ j) d) @9 Q# t$ }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
- L, R, z/ v+ a) Z+ \* F
: V2 |+ `' B( c5 C% s# v5 g" ~〖课程目录〗4 v. A8 x3 g3 q& n
1-1课程概述与环境配置2 h6 o4 Z7 H' w* J8 i0 c
1-2深度学习与人工智能概述
1 K1 T( Y. ~# C* r; E8 l1-3机器学习常规套路
9 P9 H9 }% o! E5 D. B1-4K近邻与交叉验证
% p; c8 T+ Z; R9 d- t9 x1 v1-5得分函数
: s& K; g( b! l0 w1-6损失函数
1 |& f9 `" L! g# @/ d$ N* @1-7softmax分类器
( g9 V$ R$ h1 A8 }9 b5 T1-8课后讨论与答疑
8 i' c" q8 K( g0 {& d2-1梯度下降原理-
# s7 E$ ^, b4 P& \2-2学习率的作用-9 q2 x% L+ L" Y- K
2-3反向传播-
! D2 _' X- H, o2-4神经网络基础架构-5 C0 b5 _/ R7 d+ r* L! ^8 f
2-5神经网络实例演示-* I9 [9 {3 D' k( c
2-6正则化与激活函数) O$ V* I: f3 B
2-7drop-out
' i8 q; e8 k7 M2-8课后讨论. ?: t" x( q$ m# N/ b0 ^/ ~" Q
3-1tensorflow安装5 o% n# q2 r' I0 J8 H3 _ l5 e
3-2tensorflow基本套路
2 L, J! m, R9 U3 ?8 W8 {3-3tensorflow常用操作4 f: d; t8 Z, v( L. u8 O8 p
3-4tensorflow实现线性回归
J# Z8 ^3 j+ Y- k, w3-5tensorflow实现手写字体7 h- L& C0 U9 a$ m1 Q. w
3-6参数初始化
6 M0 _3 d, H3 t8 {' @" t. Y$ x5 M6 k3-7迭代完成训练
# o) o9 N8 ?& \) M% Y# |. y9 m3-8课后讨论
* }9 ]3 r: E0 F4-1卷积体征提取
! k* r( U* {+ R# H& Q+ f4-2卷积计算流程
; A, P& P1 ]* X" q" b& q4-3卷积层计算参数
# Z( n/ |' P0 A) Y4-4池化层操作
8 v8 T* r+ w) O4 Q* z. K4-5卷积网络整体架构
, |2 C u- o7 D Y1 m! c4-6经典网络架构
9 a# i' Z- i: t1 k7 e6 P3 g5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 s, p; s ?: S( {5-2使用CNN训练mnist数) Z6 K' k6 v& [' L
5-3卷积与池化操作
* {, |) o! |, F* N, U# @6 Q5-4定义卷积网络计算流程
& V* L& Z/ q9 G4 b" P4 K! A5-5完成迭代训练
* R* y5 N! l0 ?+ J k4 M) n5-6验证码识别概述
" z3 I1 U9 t. c5-7验证码识别流程0 ]; _- b$ |6 H0 w
6-1自然语言处理与深度学 w n: n! E1 c8 R0 i$ d7 X
6-2语言模型
1 p: n8 n8 O* g! s, Q) t$ }6-3神经网络模型. k' d* {7 @3 [, Z* G. u8 w4 B
6-4CBOW模型
7 h9 n2 ~( w! b6-5参数更新
6 K( b. Q! r5 x( m6-6负采样模型
9 f0 H& C; P* e$ Z7 [6-7案例：影评情感分类(数据
) F& S5 W- m0 Q0 B$ j1 {: f5 ]7-1基于词袋模型训练分类器
- w5 D ^% J) l6 |9 e& z7-2准备word2vec输入数据
$ L, Y6 T S5 f5 [! U# @7-3使用gensim构建word2
! z) Q" V7 B- t. W5 i4 j6 X* u7-4tfidf原理& Q1 g6 \" I- j: ~: q. M4 l2 }( o# y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* p; } x- J3 g6 {$ [ m, \7-6GAN网络结构定义
6 [* Y! R2 y6 M4 Z; r7-7 Gan迭代生成
' f+ h- s% t$ ~- P+ f( F) `5 L; w8 }7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- D- J. {2 P8 S8 s, N- g
7-9DCGAN网络细节* e- x1 R" d/ u2 p, |4 @; C) d; I
8-1 RNN网络架构0 [4 D5 J& ?7 f" _; r0 @
8-2LSTM网络架构, Y; t7 Z3 a: x! X( y7 y
8-3案例：使用LSTM进行情
7 q# W, L# K2 J8-4情感数据集处理) m7 b& `2 l% G/ k' @& N! ^
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 ~" a8 q! ^/ G, c$ Z; ?7 \8 W8-6趣味网络串讲（数据代# e. a, R2 p& f, ?4 c- d; h
8-7课后讨论版
+ v4 d$ \; r/ F, ?( q
6 W6 K) ?) x* \( b* m) j7 F5 L8 R+ ~$ F3 m' }' m$ S- p
〖下载地址〗0 R+ c3 c3 J ]2 `$ e, z
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