% R5 s' X% B- J# T1 a1 I
5 L" z) p/ t/ q, Q! C
〖课程介绍〗
+ Q; ]: N7 U- r! k1 ^& d此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 d1 z# s) u5 z0 b2 K' p9 X
- q2 ^+ @( Z" J〖课程目录〗
. I& {4 U5 T/ n/ t3 S( W7 n1-1课程概述与环境配置
9 A; ~( @5 X' ]1-2深度学习与人工智能概述
. ` F: ^; c; R5 v3 i0 e1-3机器学习常规套路
6 d/ o5 y7 J1 l9 B3 _1-4K近邻与交叉验证
; j) b& y3 Z+ ]2 v j1-5得分函数, a/ {& O1 n# f# B. s
1-6损失函数
' c; ], F# w+ _/ q% Z1-7softmax分类器
1 z' C& w) w1 }3 A) E1-8课后讨论与答疑
0 }* h3 M" d* [; e& x2-1梯度下降原理-
: b3 K" M! E9 x, k) T6 e2-2学习率的作用-
; _! z1 ]" ]. ^$ Q) ^! [# s2 S) c2-3反向传播-: v/ L7 i8 W5 X9 q2 j6 }
2-4神经网络基础架构-
% n3 A2 l0 A! Y4 ]6 _( ^$ q2-5神经网络实例演示-
5 o0 |8 s) l& Y9 Q2-6正则化与激活函数- v% S: a3 J9 T) m2 y
2-7drop-out' t s$ n5 H) C7 @5 q, L2 R
2-8课后讨论* H; P6 Z. M$ [. T" M* r: x; @
3-1tensorflow安装) T. L, o n& X
3-2tensorflow基本套路
4 e$ Q% X3 T( G( x3-3tensorflow常用操作( x$ D- _2 [7 C9 w' C9 R {
3-4tensorflow实现线性回归
7 g/ q7 P0 z5 z5 Y4 \3 Q$ z0 C3-5tensorflow实现手写字体8 L7 I0 }3 e) s+ \$ Z5 P8 w
3-6参数初始化# a8 z# C2 N! c
3-7迭代完成训练6 d2 |/ F! K& b6 O6 r
3-8课后讨论/ t+ X1 R) ^5 j" S
4-1卷积体征提取; m0 O S1 N# B; E3 X
4-2卷积计算流程
! ?8 a+ ~) Q8 Q" l* }! Z- l4-3卷积层计算参数9 {* Y$ h! J4 ^1 N* l) a9 c) l, v
4-4池化层操作4 w* m |: l, S3 S3 S( E+ g
4-5卷积网络整体架构
; ^3 w, Z7 B+ F1 p4-6经典网络架构% P4 @1 t' A- k8 f, I0 i! _. G
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* Y- W$ S' q& F8 H. m, F$ [, ]+ k5-2使用CNN训练mnist数% u3 a3 @0 v/ T3 Z8 D+ T: M4 q
5-3卷积与池化操作. C6 D, a$ w* g0 V+ A* x9 O0 s
5-4定义卷积网络计算流程
0 G- F6 Q& ?/ Z5-5完成迭代训练
: q5 y1 |8 Q+ ^, s T1 P5-6验证码识别概述
4 a: S0 U; [8 j& P5-7验证码识别流程
& U3 |- \" _3 i# i- E6-1自然语言处理与深度学
; z; Y$ u0 }" a8 P6-2语言模型 O4 |% t8 U n6 `0 I9 j# L
6-3神经网络模型" N% a4 v$ J5 x: j2 F8 o* E! Q9 `* J
6-4CBOW模型
) E) m+ n9 z; U# E6-5参数更新& }, H1 a" Q1 f; F0 l
6-6负采样模型
; t2 N: m1 W B6-7案例：影评情感分类(数据
: u O) U2 Q. B; g1 B7-1基于词袋模型训练分类器' S& d: S; U1 g0 u" ^; ^
7-2准备word2vec输入数据: r- Y$ K: o7 g1 |* \# N# e
7-3使用gensim构建word27 @: H$ j h5 }/ b
7-4tfidf原理9 K, ?& d& d1 X {4 A5 @5 k- ~- B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 H) o v% c: c# Y4 C' l
7-6GAN网络结构定义& l; {8 v2 E0 y F
7-7 Gan迭代生成3 A( ]$ S7 M4 k. A* s& s6 J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( y3 {" A w- N( y) k1 a7 P! q
7-9DCGAN网络细节
! L" W- V4 H# L4 L7 I8-1 RNN网络架构
, X' _( Y8 Z# F B( }8-2LSTM网络架构# j* L+ _3 r1 I. S! K
8-3案例：使用LSTM进行情
; B7 V: z. c9 b* G0 J) J1 K8-4情感数据集处理
. R4 |' q9 p% _$ i8-5基于word2vec的LSTM模型3 p, f M% z/ S% K! v& `# Y, {
8-6趣味网络串讲（数据代
7 E! s1 ~: }$ q8 F3 e8-7课后讨论版
3 c& K/ T% `& s8 ~! W; f% L% z# p; H& z8 C: L0 l9 f
9 K8 ]5 W" |/ r2 \
〖下载地址〗
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