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* e# X* ?9 M( D
〖课程介绍〗6 s4 V8 V1 ?0 i, L G; 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2 ~$ I" F" q) |* u( v
2 I9 u. O# Q! c( Y7 X |5 q
〖课程目录〗# N- g* M# n# o( {# h: U- U
1-1课程概述与环境配置
, m. {. n# M: }% ]: s1-2深度学习与人工智能概述
; [3 M! a+ h! d' _1 h5 p' U1-3机器学习常规套路% ]/ N) _' |% R4 d8 {, t
1-4K近邻与交叉验证3 o8 O6 ^- r s) s
1-5得分函数
, h- y! J$ A( r+ ^9 V9 @1-6损失函数) n) l$ T/ f0 p+ U& y2 z' ?, N' H0 P
1-7softmax分类器
" z: ^ ~# }" D' O, i1-8课后讨论与答疑
$ h: {; I6 h* e( V/ h' W7 J( `+ n2-1梯度下降原理-
( T1 B5 h8 v( g2-2学习率的作用-
) ]! L. j! |3 d. W2 u9 l6 f! D2-3反向传播-
8 u3 w8 z) f- j1 D+ x( N$ A) `0 |2-4神经网络基础架构- m1 J6 o5 t' r+ D, |9 N0 L! F
2-5神经网络实例演示-1 f& ?0 Y& U8 @- G: \
2-6正则化与激活函数
: G4 {4 G! F2 m2-7drop-out
/ N& [2 t0 }* G' X0 Y2-8课后讨论
, v+ |! t; S; N+ i4 S6 [3-1tensorflow安装
+ ] q: S; d% ?3 W) ^7 Y; |3-2tensorflow基本套路4 j: ^5 V$ I3 Q% |6 f
3-3tensorflow常用操作
2 C5 G0 f+ ]7 S" K) A" o6 \3-4tensorflow实现线性回归
; g5 t$ ?" Z7 E0 c0 ~3-5tensorflow实现手写字体" k- a; }) D' Q$ G- b% s
3-6参数初始化
7 B/ r" v( ?# I% n; M5 [2 Q: ^: d( M3-7迭代完成训练
7 z. P8 ]+ @4 B/ G$ i6 L3-8课后讨论
, A) [0 B U; D3 D$ g5 l4-1卷积体征提取6 b1 q) }& Z) k) e. ^/ J
4-2卷积计算流程
R' L8 a$ T2 R4 f- k% N1 a4-3卷积层计算参数2 o( @# n) I4 s( v6 Z
4-4池化层操作
- y, p2 f, U# C& F5 U3 `$ |4-5卷积网络整体架构9 u+ q1 }+ |- L; m# T
4-6经典网络架构
( c7 `) [7 @1 q5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. z* e! l3 H1 O1 j7 K: `
5-2使用CNN训练mnist数
& S1 U6 n3 w# W) J! x! q5-3卷积与池化操作
P5 y' T& C# [5-4定义卷积网络计算流程
* _2 n0 d ]* E5-5完成迭代训练
6 F& i. `- r$ K! B- s2 |; M) g9 d1 i5-6验证码识别概述
7 i7 ~9 y7 s4 A, P: t! W. o% K5-7验证码识别流程1 s; w2 Y, |- x- c
6-1自然语言处理与深度学
) q2 f7 p4 Q9 A/ O6-2语言模型1 f' X& k" z. v
6-3神经网络模型' a1 t3 f9 y# t/ N' H& j8 x+ n' y
6-4CBOW模型
% u" |6 d2 l$ q; g/ w6-5参数更新) {- n$ s2 ?2 z8 Y0 E* Z5 E5 e
6-6负采样模型5 b3 j; D3 N" r, n5 l8 n4 t$ e
6-7案例：影评情感分类(数据
* M6 G; x" [: c6 M7-1基于词袋模型训练分类器
- j5 n. ]% P5 h% z1 W) f7-2准备word2vec输入数据
1 ^6 h. q) ^' K8 s7-3使用gensim构建word20 v0 J6 F; Y6 F) I) T
7-4tfidf原理
; @ z3 S" [9 i7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, \; T3 ~9 o9 F8 m8 a7-6GAN网络结构定义
7 O1 M n! D- W7-7 Gan迭代生成$ a. P" x, T* Z4 @3 I( o
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ i( l8 \# t8 g5 R6 E2 j7-9DCGAN网络细节. n) D: l$ Q: C9 M. m
8-1 RNN网络架构
$ Q) o8 J1 K9 \& r6 o8-2LSTM网络架构2 F: K% j8 X7 \" g% ?7 D. W" s3 Y
8-3案例：使用LSTM进行情* r, @3 x/ m: a3 Q
8-4情感数据集处理3 X* @$ H. Q8 d- l% }
8-5基于word2vec的LSTM模型
y& W M: X4 r. I8-6趣味网络串讲（数据代
1 d/ t% K) T$ |8-7课后讨论版
1 n# W+ Q; P5 X7 k
! @/ ~" t0 V1 Z5 f: D- H; v6 r9 K9 B; Z2 w1 W
〖下载地址〗
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