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+ E: n+ c$ j* J) n9 ^( w〖课程介绍〗$ ^8 I l4 E/ t% c6 f0 [
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 f8 `7 J( ]$ d# l2 U* G2 d
) d- k; \' V5 m2 @" p( {# K〖课程目录〗
+ G& e. A$ s/ }% t! u8 ?4 v1-1课程概述与环境配置
! r- j) q, ~) c! I5 Z9 e6 Q1-2深度学习与人工智能概述6 R! a) I p+ P: ^5 A! }0 |
1-3机器学习常规套路, g5 Z/ q0 C: w) d: I* a
1-4K近邻与交叉验证
7 y5 U; P5 X1 j" G4 D( r1-5得分函数
[( D' g: @2 G* M& X( q3 \1-6损失函数
! [% X; w! v# U' b" \1-7softmax分类器1 }) V8 F" O. t
1-8课后讨论与答疑' l9 L# K; j! t7 Y& _7 T
2-1梯度下降原理-# \7 z& A" h8 n5 B; P
2-2学习率的作用-. s1 _0 Q+ J9 Q( k6 @
2-3反向传播-
. w/ c! ~* @1 @, ^) q$ d2-4神经网络基础架构-8 Z0 n6 R1 S; ]' ~( _, Z* R3 z
2-5神经网络实例演示-& N' d; g8 A6 G8 M' ~; [
2-6正则化与激活函数
+ @ e$ W5 g# | f0 l# {2-7drop-out
" t! t- ]( Z3 r2 Y2-8课后讨论
( d+ C) O+ s Q' a9 G5 [3 i) O3-1tensorflow安装/ P7 B. H0 F, ~1 c! ^1 q
3-2tensorflow基本套路
0 N0 O' Y# }/ U+ R" k3-3tensorflow常用操作8 O' c! R9 o m7 C
3-4tensorflow实现线性回归
2 d1 T" ~) U+ y5 Z6 X0 k) X4 d4 O3-5tensorflow实现手写字体2 V" E0 d3 ?0 `9 F* y
3-6参数初始化6 T3 Q' h6 M! F% [6 s/ ]
3-7迭代完成训练
. m% s. `. m) t: e; D; v- \3-8课后讨论
+ q% ]# O! h; s/ w0 ~% U6 U4-1卷积体征提取# L6 N* l4 R* ]" `
4-2卷积计算流程6 m7 M4 y. _! U9 d5 g# f
4-3卷积层计算参数- P0 x8 ` c7 F! J g
4-4池化层操作( [+ H; z' j6 f; \$ X: q
4-5卷积网络整体架构
9 `/ e* ^7 J. c: o4-6经典网络架构9 Q C7 b' L0 x- h5 L8 C% \7 B+ t2 f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 Q7 f$ {9 Y5 `3 q5-2使用CNN训练mnist数* I% E; W) ~# w3 H& p
5-3卷积与池化操作. W9 A) V# Y6 i' F
5-4定义卷积网络计算流程; a# l0 |% P6 X" w1 Q: M
5-5完成迭代训练
. H' w+ Z: f; S1 a' P5-6验证码识别概述
; K: Y3 v' i( }* M" v! W. q1 s5-7验证码识别流程
4 P( _) P' _& n# h3 a6-1自然语言处理与深度学
% I$ b3 g0 b b9 y& D6-2语言模型
& g& s' r- V. F& m5 [6-3神经网络模型 Z* v( p0 j0 W) g% ~) I% Q
6-4CBOW模型( O1 P5 z( T* ?& M1 r3 M
6-5参数更新
- L, z8 g0 o9 d% k( I+ c, b5 M* g6-6负采样模型0 h5 L& O/ f$ A8 r
6-7案例：影评情感分类(数据
$ _, z- v1 D4 b7 U8 _9 K) W7-1基于词袋模型训练分类器, P3 S; T# w. D1 C+ N2 p! @+ T* S
7-2准备word2vec输入数据5 X8 X' C( w" [8 \( c0 |# l
7-3使用gensim构建word2
( L% J* c C* z# S% H$ {7-4tfidf原理
/ ^$ F4 N' Y4 L$ s7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- g: a' O* `; {; g$ R7-6GAN网络结构定义
* F7 | T5 J# u3 X' n# C* m7-7 Gan迭代生成2 |0 J( E8 R0 l# }. \7 c6 L8 L) J! H
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! K" [/ ]# @2 x& R k7-9DCGAN网络细节; }! ^2 z' c0 \" R; j
8-1 RNN网络架构6 f1 O4 e/ R1 r* ^& U: h
8-2LSTM网络架构
- o1 `0 Q: y) H8-3案例：使用LSTM进行情: e+ V* @! e0 H
8-4情感数据集处理
# O8 V( T2 k6 C+ _8-5基于word2vec的LSTM模型$ H: K) j. h9 c1 e1 a
8-6趣味网络串讲（数据代8 t3 y5 f8 G' d% p$ p1 V ]
8-7课后讨论版8 D4 C* l8 W7 I4 D
' I ?' }8 W; k; f0 T
0 _. o1 ~1 d2 b+ ?* G
〖下载地址〗! Q1 F- q; ^" t: `3 Q- Q
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