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) e5 h0 [, d4 r8 ^〖课程介绍〗
' r% n' M; q! U9 U* H, P9 y/ `9 z0 l+ H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 {( w. i# @* D
0 j1 t- f+ `% c0 |/ n C2 S/ R& p% U〖课程目录〗) j) g( R' p# `1 f
1-1课程概述与环境配置7 d Z# s" x6 J, z6 }
1-2深度学习与人工智能概述
$ Q; |$ `) F3 I+ s9 v) d. \1-3机器学习常规套路
4 q* W' B! V8 c( B4 p1-4K近邻与交叉验证
' p' @# \- J4 [: i% P. F! M1-5得分函数
3 g# Z6 p d& U% R4 o; c! d1-6损失函数
+ }. f6 p. P! O6 t6 A1-7softmax分类器: p& b5 q7 h* k" d
1-8课后讨论与答疑6 ~( d# Z, [0 o; r K; [
2-1梯度下降原理-' m" f0 p R R9 j# U' E# P, g
2-2学习率的作用-( I6 B) i3 O: d' P" w8 {/ q
2-3反向传播-" O6 k" Z/ P+ L% d' H5 d3 R# A
2-4神经网络基础架构-
$ e% O$ B6 ?: k: V& @ c6 V9 o; i' Y7 w2-5神经网络实例演示-/ }. _7 Q. ?7 q( H9 b
2-6正则化与激活函数7 q1 C; E4 G; O/ E/ N9 ?& Y
2-7drop-out/ J3 q4 J( Z+ B% L
2-8课后讨论
6 x! k& H# c5 m& _( F3-1tensorflow安装
; q' V* b& M- Q0 l. q6 ?+ ?0 X& I3-2tensorflow基本套路0 L* c c& r; r1 R/ U
3-3tensorflow常用操作 c& W- R x: l
3-4tensorflow实现线性回归
3 n9 P) ?, ]% m3-5tensorflow实现手写字体
7 A6 p& @- ~" B# v0 [3-6参数初始化 j- u2 M1 E4 Q% e/ n$ B
3-7迭代完成训练' X5 c) g1 H3 |( s/ U. b
3-8课后讨论) N- S8 C* H, m# J1 i1 W% {6 O
4-1卷积体征提取1 B6 V% e7 [7 m o. r
4-2卷积计算流程7 l5 m. A5 e" C6 }( u, @0 ?
4-3卷积层计算参数
" O4 F o2 N+ M- P2 ?3 q7 N" m4-4池化层操作# M1 I9 O. P( O5 ~! r7 S
4-5卷积网络整体架构
1 K' ^. c# a+ I- Z1 L- Y* T4-6经典网络架构; [. B$ C8 T4 f$ ~* T1 |2 c7 `
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） s1 E8 n" q$ V) m( `4 w9 W
5-2使用CNN训练mnist数
G T$ e7 I% ]6 d- p- z5-3卷积与池化操作6 S/ |0 f! b' @. U, {. _; _
5-4定义卷积网络计算流程: C( h' y+ c- X# i7 F& d
5-5完成迭代训练
2 A& I8 v: {! m5 b, A+ m- x5-6验证码识别概述5 |; c" u7 x& y C' x8 |
5-7验证码识别流程% A! ^8 x" o* m2 n B* q
6-1自然语言处理与深度学
/ _) p: F' i- a8 Q! n1 D. a R% l6-2语言模型( s9 ]- ^! _7 V- B' c
6-3神经网络模型- v$ G3 d5 v8 A8 C b
6-4CBOW模型- N5 l$ ~4 z; q9 C
6-5参数更新
! p6 a) k" b" b6-6负采样模型
" Q, o7 ?" B' g, s( h0 W" P( ^2 K6-7案例：影评情感分类(数据
8 k! i% b- q) b" d$ e& u! X2 K7-1基于词袋模型训练分类器
$ q% R' z) Y- s# t( Z7-2准备word2vec输入数据
7 |5 E) i) ?( ^7 F9 B: I$ {7-3使用gensim构建word2 Q- }' |6 v+ `6 y9 a
7-4tfidf原理
+ d# ^- {9 J4 V( U7 G7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; |! y2 I+ o# ^6 R: _( }3 ?% ~7-6GAN网络结构定义
( C/ a1 i3 v2 H: @7-7 Gan迭代生成
& {% z! ]( S# z; b7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 q* m* W; D x8 Z" Z" z* T. @
7-9DCGAN网络细节3 v; e) k9 c" I3 s9 P1 V7 F# r% s
8-1 RNN网络架构
- O9 q* Y Z* ^7 |( g8-2LSTM网络架构
% c0 q; f( h. N% Z" o* x; X8-3案例：使用LSTM进行情4 T F `* \* Q) s D% k5 E. t
8-4情感数据集处理+ Z% \( @2 `' t8 z' q; _* c- o* k
8-5基于word2vec的LSTM模型 ~8 J7 g9 d1 P5 {
8-6趣味网络串讲（数据代: }4 M Z* d4 V
8-7课后讨论版
- ^* R% C- u4 |7 A/ d; r" }% f# ]- Q3 C. j
. D* T. q0 [, p* ~1 x
〖下载地址〗
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