@8 ~* H! f( c2 l& P' v/ q Z( J# B7 J9 [* @0 O4 T
〖课程介绍〗4 P3 P& \6 b2 A2 n$ m# Q2 u
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) S+ m- x7 O" B9 w" q
6 F$ v6 Y3 L; z, K〖课程目录〗 f0 _. R. L c4 r5 K: T$ c
1-1课程概述与环境配置
( l' m( R* Z& g2 n0 G' t. U0 V7 E' }1-2深度学习与人工智能概述# J. @6 q4 p7 \: ]% ]
1-3机器学习常规套路
! Z( H# R! L$ C6 n8 Z: C1-4K近邻与交叉验证
4 D" I- h1 J$ c1-5得分函数$ Z6 } R) m) U& b; C; A ?7 K
1-6损失函数; y$ D1 M* A: x4 c3 j) L
1-7softmax分类器+ g6 R" m4 L% \1 O9 i: B
1-8课后讨论与答疑
8 U5 r) W4 C' _0 t2-1梯度下降原理-) k2 U& J# I% r" {; @
2-2学习率的作用-' Z6 E* [8 v3 O6 f+ c$ b* Z5 \' u
2-3反向传播-
1 C( {7 C0 X2 k) C0 w5 k2 e p4 [5 ]2-4神经网络基础架构-# F6 V$ e! c" x) `4 I3 ]4 O
2-5神经网络实例演示-
1 V0 `1 @, r* [: z% H8 B* u2-6正则化与激活函数
5 b; O H% Z& R4 i2-7drop-out, F, H1 T# V% j
2-8课后讨论
: H; A7 L5 v1 j+ g6 B1 k3-1tensorflow安装9 ?. F8 i" u/ k! V. M
3-2tensorflow基本套路& t! }4 F) H b, ~+ \8 D/ m
3-3tensorflow常用操作
% n. d v: g2 [( L2 `- j9 h1 E. ]3-4tensorflow实现线性回归
2 B' R( ], ^7 ]9 K" r: X- i8 F0 J2 B3-5tensorflow实现手写字体: t; q1 U. P6 R1 B+ R/ C4 F1 `# V
3-6参数初始化
. T) P0 R7 X3 y. q* m3-7迭代完成训练9 m" A# u$ m. B! J, R D
3-8课后讨论
3 n9 X, J8 z" {2 \# H4-1卷积体征提取, e( `/ Q2 p$ U: G( \) X! N* Y
4-2卷积计算流程
9 g! E; K( q$ E, ?9 B4-3卷积层计算参数- L: E7 n0 P' l; ~
4-4池化层操作! a$ H- j: Z+ n9 e; k {+ m; ]
4-5卷积网络整体架构
- ^: @. d* u1 X" N4-6经典网络架构 u1 q. f1 Z! C! w9 h
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& b" G: b) C1 @; G! C# j+ r5-2使用CNN训练mnist数+ p4 `( N' O7 C8 b6 C- r5 b) S
5-3卷积与池化操作8 s f& P" z5 p8 Z
5-4定义卷积网络计算流程3 I" K6 E; D2 i" X
5-5完成迭代训练; ?7 {8 F7 h) C7 I, n( t: @2 G
5-6验证码识别概述
" D4 L. ]" ^) M' o5-7验证码识别流程0 k4 j/ P! y; A( l. p) ~
6-1自然语言处理与深度学8 e) Y, h; G: y6 x
6-2语言模型
" z- l5 B: b" l9 W- N- u' N6-3神经网络模型# {6 f' r2 Q* }7 u) J2 u5 g3 ~) T
6-4CBOW模型
2 _% q/ |& L% [* P( m; n) c% o( ~6-5参数更新- M9 d4 K% }# Q# c0 O p
6-6负采样模型
2 f$ h9 H7 k9 {0 Z6-7案例：影评情感分类(数据" ~( G- V) ^8 p. ]' I# F6 c5 ] |( [
7-1基于词袋模型训练分类器
' Y' u) ]4 `3 A7-2准备word2vec输入数据/ c8 U! n, z6 Y1 D& a, k
7-3使用gensim构建word2& b: P! V7 I3 L( O8 r2 |( O
7-4tfidf原理* ?" M3 G5 ]! N$ n$ x- Y( A/ e
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) I7 T# b2 H# H! K7-6GAN网络结构定义
6 M' F4 E* K5 b7-7 Gan迭代生成
% p" r, A9 t" x9 N" u/ E* L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# R1 _5 }6 }- y& q$ ?3 \
7-9DCGAN网络细节
$ F( V1 _+ S3 l/ T, ^% \7 G( X8-1 RNN网络架构3 I( G/ h' T" X
8-2LSTM网络架构 Y7 J5 \( N) Y
8-3案例：使用LSTM进行情9 `4 O. ~/ @% a# Q1 y: a; Q
8-4情感数据集处理
5 [* A) O6 Y% n3 `) M8-5基于word2vec的LSTM模型
" u( i# V! `3 K! _, m8-6趣味网络串讲（数据代; ?" [+ `. [6 Z" W- X( g
8-7课后讨论版: F, G3 s* s* t2 s0 A5 n* @, T' d
* m) i) G+ v$ Z1 ^
- G$ @3 Y/ `8 [: t1 c& e$ H
〖下载地址〗
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