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5 s3 b' T5 O" X4 O8 z" h8 m〖课程介绍〗 p# I" A% c# M5 s
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; @/ A/ ~9 b# \# k6 w" E# r: _7 ~9 Q/ m, {8 N& T
〖课程目录〗
$ [6 e% g* o! e+ F2 E$ \1-1课程概述与环境配置
2 }# [9 {# Z( j$ c- d$ q% `4 v1-2深度学习与人工智能概述6 k7 q7 n! b1 i: W2 ?
1-3机器学习常规套路
8 J6 M4 n9 u9 P3 j2 ^0 Z" ?& e1-4K近邻与交叉验证
2 x% P6 s( x1 C ?% O, b1-5得分函数0 W5 C. l& R; C1 i4 I* m4 w/ P0 l
1-6损失函数
1 X0 H) `7 r: z; P) g; V1-7softmax分类器
3 u0 `9 M3 O7 z: L* x2 D% ~9 t$ a1-8课后讨论与答疑
4 \4 l( a( T5 p/ ]- q- b6 \% q7 L" o2-1梯度下降原理-* [) e z1 C: U* |, E
2-2学习率的作用-! n( `' B- [2 K: p8 o3 S9 |5 l5 [2 u8 t
2-3反向传播-0 ?. E, X' s" I: I2 _& M
2-4神经网络基础架构-( @+ a( M, O/ E+ a6 c" F# ]
2-5神经网络实例演示-
( t% T; t! R. g+ _& ?- n! _2-6正则化与激活函数 j" |. ^' R5 U0 m4 m: u* A
2-7drop-out& V4 {& _. S( k4 W( _! J
2-8课后讨论- V3 B0 G& [, ]/ E8 h
3-1tensorflow安装0 g0 B* o- q4 O4 G) w! U
3-2tensorflow基本套路( S1 n* k- w" q/ E. v/ S
3-3tensorflow常用操作3 w W3 X- q+ `/ v, g2 |- J
3-4tensorflow实现线性回归
7 C; S& u, W/ \8 S; Z3-5tensorflow实现手写字体) q) R( f9 l% J- K- C/ `
3-6参数初始化
3 g ~( g6 f% m* j; z0 F$ C! R) `3-7迭代完成训练4 m; ]; u, k1 o% O" d( m- s; v
3-8课后讨论
4 t0 ^6 a* i: ]1 I5 ?( N, l7 l4-1卷积体征提取
3 U& d- R" {) ~3 l4-2卷积计算流程4 N( p+ V- y3 u% W6 i x
4-3卷积层计算参数
+ S% P! v3 o; v$ e8 U9 `' A0 j8 T2 j4-4池化层操作
3 T5 ~# r# |7 R" v6 {+ v; f4-5卷积网络整体架构
: O4 [' B+ i; @$ d4-6经典网络架构# J/ o: i1 n9 ]- J
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 D0 C" b5 ~, L
5-2使用CNN训练mnist数9 X! A7 `: J' t# `( `/ j) `
5-3卷积与池化操作% ?0 o9 k: c6 F X
5-4定义卷积网络计算流程
6 ^& w6 G0 O& i9 `9 f1 @5-5完成迭代训练6 T. d0 ?; W# o' F. D' O* H; R
5-6验证码识别概述
3 s6 B" H& P2 l* }! p% u# |5-7验证码识别流程8 B/ e4 y5 D& t3 V% V7 _- c0 P
6-1自然语言处理与深度学
! p0 }& g( G0 V( }6-2语言模型; z+ o I# {- X" r
6-3神经网络模型9 u, P8 j: f) h( A* ?' M, B- ]4 u* L
6-4CBOW模型
$ P& D* t8 U- n* d# ^2 D, }6-5参数更新" d; h; ~; p% P$ [& G
6-6负采样模型$ {- c6 T- k0 ]9 w" a
6-7案例：影评情感分类(数据# ]) f9 D S/ z0 f) K1 Z
7-1基于词袋模型训练分类器
8 v# {9 Y5 Z" T D3 d1 L( O7-2准备word2vec输入数据
, {* m' s/ V6 [0 B; ?7-3使用gensim构建word24 g, X: d/ b9 @, |2 W3 B# i2 i7 u
7-4tfidf原理 p! I+ X& v% f% L
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 V" r! y6 d" v7-6GAN网络结构定义
& m4 I% u' P, c. |, \7-7 Gan迭代生成
" r8 G# n3 c; n7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) P3 i( p [0 n) |0 l5 Z
7-9DCGAN网络细节
' ^/ f; H6 V& E% ?4 L+ K7 A2 D9 l8-1 RNN网络架构* }+ {- {+ U6 X
8-2LSTM网络架构
K( Z/ F& J( }% Y, M6 {8-3案例：使用LSTM进行情2 Y9 G5 b3 H3 ~% E; Z. F4 s: _4 g7 t
8-4情感数据集处理3 x* i* h" S8 K/ y6 L! X: W8 z
8-5基于word2vec的LSTM模型* d! I9 v# L: K% j& |1 K
8-6趣味网络串讲（数据代
5 k! y# A/ A' D8-7课后讨论版/ [ I: C5 _( [: {- e4 W
/ `- Y2 |. `- _5 i0 q& Y# `. q% x' ~; }# U
〖下载地址〗
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