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〖课程介绍〗5 q" S# }$ D6 d# b
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 [0 X% ^8 T5 ? E- O, i! J# s8 _2 a7 _' R& `/ U* s; T% _
〖课程目录〗
0 G* U: G5 l; T8 d9 O! Q& c1-1课程概述与环境配置" n. z5 C1 L2 ]" C% {, R
1-2深度学习与人工智能概述
, ]; i+ X. n7 _- O( |& |1-3机器学习常规套路% W1 L+ F; ?! \! I, l3 P
1-4K近邻与交叉验证( {! R# B( w! o" m+ K
1-5得分函数 d- i4 T9 n# l6 C& l. m: O
1-6损失函数4 h, X8 J! Q1 Y/ }
1-7softmax分类器
7 `! w7 Q; l; B1 D+ p1-8课后讨论与答疑
. t2 y6 q" {' _" e; x2-1梯度下降原理-6 n% k+ s4 N* Y1 _+ o
2-2学习率的作用-
# ]: ?- d' g2 K8 ?% G6 r& j2-3反向传播-
8 @/ i! ]# i' H0 ^0 u2 R7 s+ ?2-4神经网络基础架构-5 o9 R7 C Y! l& g
2-5神经网络实例演示-' R+ M, w5 \8 F
2-6正则化与激活函数
& ~) u' m* E, c2-7drop-out! z T: R' Q5 y. Y2 [& b1 l
2-8课后讨论9 [. M8 \7 f* D: N: V
3-1tensorflow安装: o9 E7 t: {3 ~ s E0 |5 E U0 C
3-2tensorflow基本套路
+ L* t0 [% p" x1 _9 ~1 k3-3tensorflow常用操作& U- B* p+ E! K, P5 x
3-4tensorflow实现线性回归5 B9 E# O0 O# ]( L8 \$ U
3-5tensorflow实现手写字体
6 ^, U! n; N0 X8 z, M7 v2 q3-6参数初始化$ c. u6 r$ V y4 Z
3-7迭代完成训练
" v& N# A2 K F1 ]3-8课后讨论
8 F: p" }6 V! O4 A4-1卷积体征提取7 o! A- c4 e6 F! ]: o4 c
4-2卷积计算流程7 N, f5 @$ ^, _( F+ X
4-3卷积层计算参数8 _0 j' X" W$ X' Y: s% ~2 N+ w0 v% l0 j
4-4池化层操作
4 ?; d: i; E) ^ r% X* G4-5卷积网络整体架构
: \4 l$ q/ @% F% h4-6经典网络架构
6 Y. g% |/ c3 I( V. `5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 D: T- L9 V1 O' F- K3 J! O5-2使用CNN训练mnist数8 C+ I/ m! }, ^6 d& X8 N7 p
5-3卷积与池化操作
# r' k9 Z# y: d5-4定义卷积网络计算流程9 F7 J) }/ Q8 U3 U5 r* n
5-5完成迭代训练7 R8 S2 }; g) i) Y+ U ~
5-6验证码识别概述; B3 f# l) r' B5 o
5-7验证码识别流程+ a4 _+ ^9 u1 o- l
6-1自然语言处理与深度学$ j( s5 D6 @1 P
6-2语言模型9 O L: c- m- E8 m$ x5 s& R
6-3神经网络模型; L$ ~: ~9 T) ?3 q
6-4CBOW模型
. O; K: I0 ?* _2 D# o, i7 p6-5参数更新) _% c1 i: M' ?4 a5 G
6-6负采样模型
4 F8 f& L- `5 q3 Q6-7案例：影评情感分类(数据* A9 y' c O T/ u
7-1基于词袋模型训练分类器
8 z6 Y2 K# X2 }* r, f% k( }9 E7-2准备word2vec输入数据
0 G- E7 @7 V; l' Y7-3使用gensim构建word2
' j7 q' V9 U( q7-4tfidf原理
$ M7 ]' M2 F6 y% R1 C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ \: B4 E" e* i2 f& W8 M
7-6GAN网络结构定义- t- g: }- P4 y
7-7 Gan迭代生成
) j$ Y0 l' z! I- o) t& y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& M; I- `, M; V, Q) B7 T7-9DCGAN网络细节6 O Q& m+ C4 T/ H
8-1 RNN网络架构
! O. g' x2 d% ^/ b! Y& B8-2LSTM网络架构
s0 R1 i8 o; T# O+ e6 C8-3案例：使用LSTM进行情0 D1 ?: r- i( `1 L4 K. j
8-4情感数据集处理2 g% E2 R0 t/ \9 E- A
8-5基于word2vec的LSTM模型
$ r1 C4 B2 X. t! ^& Q) i8-6趣味网络串讲（数据代* Y7 D' |% \4 M- s- a _: S8 L
8-7课后讨论版: R% o* A3 L9 ~. ~
8 h& T' P$ [: M% I
- c# J" Y! P2 Q. k4 |6 Z
〖下载地址〗
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