1 j! q9 `$ F- p) U, A4 l
) X. { F; S" g; q! P5 o〖课程介绍〗
; f- a+ T$ w' O: k+ q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 C2 g6 N) Q0 W0 M% F
- d3 T! e8 H8 G〖课程目录〗
' o$ U. Y# A% y/ u1-1课程概述与环境配置% `4 d$ c3 S J! H+ l" j
1-2深度学习与人工智能概述
8 a* C" D8 ^7 m& k4 j1-3机器学习常规套路
7 V6 s: T& s! ~! S% Q5 T1-4K近邻与交叉验证# ]* H/ E# q, z3 N1 }
1-5得分函数
' l1 f: u# F+ H: r. ~1-6损失函数
% W3 e7 R8 q- \% r$ w1-7softmax分类器" \+ [5 ?' Q. j; _9 t
1-8课后讨论与答疑
3 Z' Y; W: Z$ y- |: ~2-1梯度下降原理-$ T$ J, X6 x3 o3 [4 A; F
2-2学习率的作用-' p" x& v2 P/ X U. u1 S
2-3反向传播-/ H9 s- M% M) [# t* i
2-4神经网络基础架构-4 U3 s! ^4 y# V- \
2-5神经网络实例演示-! I3 [. z$ r- R! ~3 |+ ?
2-6正则化与激活函数
. G4 ?1 A5 o$ ~! p& N- v! B2-7drop-out3 ]8 \ l# m+ X: I4 H. O7 b- C6 {
2-8课后讨论
2 e" l: t6 S# b+ k2 M' t3-1tensorflow安装. B8 t0 F& s, k' P; C
3-2tensorflow基本套路! d- ]9 ~5 W3 \5 X, H
3-3tensorflow常用操作
* Y k; r% x+ |3-4tensorflow实现线性回归$ q) H1 B. ~5 [; c
3-5tensorflow实现手写字体, ~! E* U8 ^# ]( G0 l( b' n5 T
3-6参数初始化$ p" V9 Q4 h1 y j
3-7迭代完成训练 B" f( E! z0 Y$ f) M
3-8课后讨论
1 r5 c3 _' `7 W4-1卷积体征提取
- k6 G( g% T, C. z% r/ Y4-2卷积计算流程4 K! w( ~4 D* A, \! \3 j5 e( {
4-3卷积层计算参数
2 W8 d3 c! v) V9 K; r. s4-4池化层操作
0 F, M& f6 R: n; z! ~4-5卷积网络整体架构! q) c' N5 s3 Y) ~
4-6经典网络架构
% H- r! a5 @! ~$ G) t1 |8 X p+ T7 \5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% _2 |# q- f" J: C4 v9 _' M6 a
5-2使用CNN训练mnist数
& b( L2 T+ \" ~7 {5-3卷积与池化操作
3 @: o9 K: _0 l k! \5-4定义卷积网络计算流程
' {% Y0 B& x6 l7 P' [2 _5-5完成迭代训练
9 }8 }+ {% w7 ?/ U* n5-6验证码识别概述
) x8 D9 |' N0 Y8 C* l5-7验证码识别流程% a/ K z. n# T* u9 n9 W
6-1自然语言处理与深度学
) \0 \' P% z; C3 S9 V6-2语言模型
) g1 q: {% s& Y6-3神经网络模型: e, D! |6 v4 i5 d8 h$ |" p: V
6-4CBOW模型8 A; w/ i5 }* [9 f1 O1 Y# ]
6-5参数更新
1 s& }8 Q- u8 {7 O* j6-6负采样模型$ X4 C+ l- n6 i# C( I1 |. W7 C1 y
6-7案例：影评情感分类(数据
- s" |; [& g7 z7-1基于词袋模型训练分类器0 s! F4 H$ |5 k0 x; p/ K' y7 n" y( c0 t
7-2准备word2vec输入数据0 O, o2 O7 m* }. b
7-3使用gensim构建word2
- b8 E" d2 z& u, \5 k g7-4tfidf原理6 k" s9 t: }+ J. J5 J
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 v, d) @9 n& ]! o" Y& {3 z, ?
7-6GAN网络结构定义$ _( S+ x& t0 k8 r5 Z/ j- q ]( A
7-7 Gan迭代生成& Z6 J2 _' U) i4 f$ K1 l; n# m
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 T6 T$ F8 ^% {2 K; a" H. b7-9DCGAN网络细节3 a4 |. T' N4 G! i
8-1 RNN网络架构4 _& f2 k8 I r p: L; ]4 o9 r/ V
8-2LSTM网络架构
$ M: ?$ E2 {$ E. H0 u8-3案例：使用LSTM进行情! \" f1 Y' o! D3 a
8-4情感数据集处理 b" C( n* }: h3 x
8-5基于word2vec的LSTM模型
. c$ U- I: t, }8-6趣味网络串讲（数据代) O! ~ a6 s0 u, M: A& M- `
8-7课后讨论版& F! T, y0 Q, [2 G0 t+ Z! ~
9 B2 l6 ~7 d& X5 x7 w' K6 x0 k( e/ e5 C/ b/ L
〖下载地址〗
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