6 M4 a, H2 |$ r* @4 g$ G* a' h- h7 L+ \0 V4 @ N; T. {( _
〖课程介绍〗
0 B! @/ {. J K; m- Y& w0 {. n2 K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 C5 g, I) b, k' |
6 F+ v, b. l. r5 X6 @〖课程目录〗4 ]3 ?; W; f3 U2 T: |4 ]& m
1-1课程概述与环境配置# D; l" f8 X; ~/ M8 y# g* F
1-2深度学习与人工智能概述- x* v* W# x- r2 E0 N$ ?/ B
1-3机器学习常规套路
% O- ^: C) [* N: }+ G% F1-4K近邻与交叉验证) D! t9 ^3 w) l
1-5得分函数' ?0 Y% C2 L4 p0 ~) z3 K
1-6损失函数# C- C2 h1 B' Z" x
1-7softmax分类器) N" m m. u5 G- w
1-8课后讨论与答疑# Z" Z$ w# N9 D) k: F% Z# e
2-1梯度下降原理-5 z( C3 k! z! {6 a$ c* j
2-2学习率的作用-: ~7 t3 e, [% q5 M1 Q7 t
2-3反向传播-
! ~1 J- G8 _3 }2-4神经网络基础架构-
9 R) R. N, G v2-5神经网络实例演示-
' n$ e9 x" q% U! m2-6正则化与激活函数% d! h. D0 [- A2 q0 ^( G) m3 u
2-7drop-out* F) a1 @: `$ A* T
2-8课后讨论
( E% m+ o$ G2 I' M. |" \3-1tensorflow安装
% b2 R ?% x+ S/ y3 \1 Q/ L; _, {3-2tensorflow基本套路
. D) q% [/ X* z" z3-3tensorflow常用操作
" m8 x4 Q, t1 k" q8 \( }( t7 J- {3-4tensorflow实现线性回归
& x p8 U5 v* E: t4 L3-5tensorflow实现手写字体
; ^( S+ D/ X, o6 J- R; K. c! a3-6参数初始化
7 K9 U! T4 O1 X4 t7 }3-7迭代完成训练
& O/ R2 f2 S; b- c5 N; M; U6 c3-8课后讨论4 L0 b6 t0 ]' O2 e6 p9 ?% X
4-1卷积体征提取
, x, B5 u* M2 K S4-2卷积计算流程
' f6 n8 [$ E% O! v2 }% }4-3卷积层计算参数9 C- p' n& U* s* s) W
4-4池化层操作
7 |& P9 E& C' K) s z, K! \! e! [' W4-5卷积网络整体架构2 ]! ]9 t9 X7 b( b
4-6经典网络架构
) A4 l, _$ C' r' J' B2 ~5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! V; x% }9 d4 k, [! N1 J, M/ V5-2使用CNN训练mnist数
$ O& k+ ^4 }" A. z+ h+ w0 H0 o7 H- y5-3卷积与池化操作' ?. U/ z. T2 b4 N4 p
5-4定义卷积网络计算流程# [! s: R1 e7 W: c/ _7 m
5-5完成迭代训练8 B0 H$ n* d; I6 Y% b) m8 r
5-6验证码识别概述* L, E. y! J6 X/ X3 t
5-7验证码识别流程# J# L1 f6 d& J+ E
6-1自然语言处理与深度学
& y% t9 o) ]9 Q3 r6-2语言模型' @8 n& x9 v7 i' ]$ b
6-3神经网络模型: s$ n4 e; a$ u- I
6-4CBOW模型- {8 V1 t2 d1 i5 d& y9 [# c, V& y5 |1 J
6-5参数更新
) M" {/ ^6 q. F+ T; ^# D" y6-6负采样模型
1 ]# Q& r% h% ]8 S- [. l6-7案例：影评情感分类(数据. C1 B! S) ~, b8 h7 H
7-1基于词袋模型训练分类器: B' L( R& K" A% W
7-2准备word2vec输入数据
, p8 [ M. e- j2 ~. O) H0 i3 M7-3使用gensim构建word2
# _4 \- P; v) u2 V5 i) J4 K3 E7-4tfidf原理
9 Y3 \9 V2 [, Q# g. U7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- v" K9 ] x, T9 z K$ f8 I9 O7-6GAN网络结构定义
8 T8 n0 d% Y3 e* t+ u7 ]9 D: G* v& y7-7 Gan迭代生成, \* M$ K. O s0 `. Q7 y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! z% l+ f( S3 ^" q# E+ h7 T+ t0 L
7-9DCGAN网络细节
; ]( y1 q0 w$ k8 I: P8-1 RNN网络架构. Y; o% a9 F9 `* c
8-2LSTM网络架构/ P; i% b9 |# N+ Q9 v
8-3案例：使用LSTM进行情) y6 t& c- D5 A' t9 I; M" [
8-4情感数据集处理
4 z' I0 J- K; ]1 H: \& M8-5基于word2vec的LSTM模型$ @- ~( y3 j( G% F* Q+ T/ d. F" Q
8-6趣味网络串讲（数据代7 C0 I& X1 u& X# V2 ~. u6 B
8-7课后讨论版- L, F5 ?! H; Z6 I1 w" s
* \4 n& d0 T& H8 o, L* U5 h& _* U' s' {2 U* d6 w2 N
〖下载地址〗
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