' \6 r0 Q5 u- e( M1 ?( }" A0 x1 d/ k1 R7 J1 v8 T! t e" K
〖课程介绍〗
! }5 z& s' w- @; n) r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ t4 X; ?9 C9 v+ N5 x
1 P. o/ Y" H* ~0 \0 _
〖课程目录〗
4 n9 L3 w1 N: U/ y1-1课程概述与环境配置
Q: O9 s5 W0 G0 w+ s1-2深度学习与人工智能概述
1 S4 V5 m& K1 p H* r1-3机器学习常规套路4 a" h2 U3 ~ x' {
1-4K近邻与交叉验证
& d u) B; V8 |0 @1-5得分函数1 g9 z/ _4 o+ O' a2 ~3 ?* ]
1-6损失函数( k& r5 r2 d' ]+ B k; l
1-7softmax分类器
$ b' {! `+ P2 i) [1 t9 [1-8课后讨论与答疑5 ]- R( I& d! r
2-1梯度下降原理-
' E+ T0 J n# b6 _5 Q) w! z# D; U2-2学习率的作用-
4 n9 f3 {" A8 K6 d% A& @" _# c2-3反向传播-; e' l' A6 I: Z) ~9 |
2-4神经网络基础架构-
, R' V: P- V7 S0 ]/ `& R2-5神经网络实例演示-6 h0 W: ^) N! n+ X
2-6正则化与激活函数. O8 v" z; s1 C! q
2-7drop-out9 o1 d \0 P, A- ~( R/ Y# ]
2-8课后讨论
8 C9 J! K6 M+ c! R: b3-1tensorflow安装' ~ @- n; I* a! s. h) |5 I V/ p
3-2tensorflow基本套路
6 C% }5 x4 D a+ h7 z2 a3-3tensorflow常用操作
7 k5 n. q! J( ]# _3-4tensorflow实现线性回归
1 x0 B1 o! S3 H7 l+ M3-5tensorflow实现手写字体
0 |- W% j+ ~# U) @: A, R5 l3-6参数初始化
1 v# Z. O+ ^" e' ^/ |* \# Y j( u3-7迭代完成训练
( U1 Q2 c# n" M$ W3-8课后讨论/ N4 Q1 c% n$ q
4-1卷积体征提取
1 _4 ^9 T2 C6 ^6 Z! F4-2卷积计算流程0 y: T8 o, f1 `( T8 j
4-3卷积层计算参数) v4 a+ }8 G8 t* `% `
4-4池化层操作* |9 O; B" H2 @5 O! s
4-5卷积网络整体架构
2 i$ [- M% E* @: F% Z4-6经典网络架构
2 W+ U. e# f5 {3 G! t3 I5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( l" t/ X$ m9 ^# X- ~: V! _5-2使用CNN训练mnist数! l ?0 |5 ?* m. h0 E1 i2 T
5-3卷积与池化操作% U& M# h) o7 |) _1 B q H
5-4定义卷积网络计算流程
% a: M6 }: {+ @* j3 _5-5完成迭代训练 S I0 C$ { H, N4 H9 \
5-6验证码识别概述8 R: F( E6 q( X
5-7验证码识别流程, c' t9 j# [) }! w& `" D
6-1自然语言处理与深度学; C2 l! w5 g7 Z& J
6-2语言模型! r+ L# D4 j: G9 i2 l \+ I2 A* r7 z
6-3神经网络模型
4 N5 O# W; U! f& s6-4CBOW模型3 r6 j" R5 z c
6-5参数更新6 T+ p$ f) Z8 v
6-6负采样模型9 A4 i& p$ A( k
6-7案例：影评情感分类(数据8 [- p; l+ S9 J2 [; e/ m$ F$ ~
7-1基于词袋模型训练分类器
; q$ u6 k& L8 M0 F; b6 F4 j7 @7-2准备word2vec输入数据! E& i* j! @$ H& x- @
7-3使用gensim构建word2
8 j7 Z0 g" h. X/ A- v9 M7-4tfidf原理% v, a6 B; @+ K7 k
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( W2 X9 n8 Q6 D! ?7 @
7-6GAN网络结构定义5 V; j+ y3 [$ ?8 [$ b9 o$ y
7-7 Gan迭代生成
" a& ]! L3 X9 ?) O; w( ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 p# U9 i) Q. t% |9 o4 K8 L5 {0 |+ W7-9DCGAN网络细节: g6 n* u( g) z2 r: {
8-1 RNN网络架构
- o" y9 [# p+ r8-2LSTM网络架构
, l5 X0 L9 [& }; D2 z8-3案例：使用LSTM进行情
! e- ^3 B+ f& ]0 u7 z8 t1 P8 N8-4情感数据集处理
7 k& W9 ~2 B8 j8-5基于word2vec的LSTM模型
" e) u& \3 R v, m; r, x9 G8-6趣味网络串讲（数据代, P) C# n4 S) J" H
8-7课后讨论版) y% c% h- R- ? x5 q) L" Z' k
1 T; v: m$ ]& V @7 G& ?9 G5 e: k2 I' {* n4 ~
〖下载地址〗
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