% i0 q3 i1 W3 F- j! O. O( T$ S
+ j2 P, E5 e) W! i R3 r( s8 ]
〖课程介绍〗8 T9 e B# e- }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
* i9 D+ ~$ r: R
9 O+ W% n2 p+ u# q* F〖课程目录〗) @ x% ~ j- F7 \8 e
1-1课程概述与环境配置
, A) p, t+ q5 ?: Z! M! p' ]/ [9 @1 I1-2深度学习与人工智能概述
6 U: r0 _" a* W' X$ S3 Q1-3机器学习常规套路3 m/ a1 \: P) u; U! K; L; C
1-4K近邻与交叉验证6 p; R5 `+ x" R' ~: Q0 v# C
1-5得分函数
; {7 z7 j9 d# x6 x1-6损失函数
+ Y! R: [/ r2 r( K* v1-7softmax分类器
7 x# c l* T. N$ P6 \1-8课后讨论与答疑( R7 b* v r, o) L
2-1梯度下降原理-4 b, l; d6 W, z3 E
2-2学习率的作用-
, m1 N5 p, a3 S L3 }$ N5 V. V! Q2-3反向传播-; o ~6 ~9 M8 ^4 n' S8 @
2-4神经网络基础架构-
3 k* I& c% {) n H" |' A' H0 Y2-5神经网络实例演示-
2 t. N1 R% f' H5 Z; X* t/ C- Y2-6正则化与激活函数
, q5 c: ^( J! A. L" q3 ]; w2-7drop-out) ~4 v" P) U# a( y
2-8课后讨论 E& E8 x2 T# _9 X
3-1tensorflow安装
& _2 f* j- l _3 V \, Q# j3-2tensorflow基本套路
2 m6 ?9 s) }5 m/ s E9 c3-3tensorflow常用操作 q7 X4 n' ?: k9 d4 {- ]
3-4tensorflow实现线性回归, m8 |) \& \$ F# R
3-5tensorflow实现手写字体! \! R* C d/ p- N }; z
3-6参数初始化
; l) [" C! m6 p2 z3 I" f' T8 l1 z; r3-7迭代完成训练
7 i w9 A7 a; q3-8课后讨论/ M/ p6 q7 m/ W5 Z
4-1卷积体征提取
, N* ?2 n5 \& r" h \+ Y2 z4-2卷积计算流程! H+ A. k/ ^1 z5 C
4-3卷积层计算参数
x" n# t/ |# F% q4-4池化层操作
) k$ Z* d H1 D2 B! V" j# f1 o% o. V4-5卷积网络整体架构! m* K* ?; O! a4 Y9 T# a5 p( c
4-6经典网络架构4 p6 I2 g7 i1 g# K+ X$ ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 i2 S: i0 I7 } P. l( D$ h
5-2使用CNN训练mnist数7 b& N! F# N! o/ R8 W
5-3卷积与池化操作
, z# I+ j* Z( r: L( B' U5-4定义卷积网络计算流程0 y4 S9 h; m, H' @/ G- ]
5-5完成迭代训练
* c) J" S# Y, J+ ^ e# h5-6验证码识别概述, R ?% @0 `! \% V2 G7 V
5-7验证码识别流程7 k# J8 l( x8 d+ k3 Q# u3 v
6-1自然语言处理与深度学
" L7 x, L f5 c. d% V; ]$ b* a* j6-2语言模型
: ?; ]2 F2 }) Z# Z3 q y/ d) M6-3神经网络模型
/ K) G. ^% a/ l( X4 G# {* P. ^% R6-4CBOW模型" }, |: n2 N, z6 _8 V3 m6 N \ l
6-5参数更新1 q7 D# z/ ~8 j$ V
6-6负采样模型
) d8 w6 H4 j, r4 C6-7案例：影评情感分类(数据
& t/ |; g4 Q5 d" o4 U7-1基于词袋模型训练分类器/ X& ~8 x! ^4 n' T" a' C
7-2准备word2vec输入数据$ K9 k9 D) o/ t& a6 ?9 y
7-3使用gensim构建word2' s* k' x& Z( W
7-4tfidf原理
0 D7 v( A+ @& z2 b; H7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 p: f1 e$ F! t7 _/ z; T7-6GAN网络结构定义
+ w" s7 J7 r" o$ y$ e( W1 G0 O9 W7-7 Gan迭代生成( P) v7 G+ I5 R7 E+ S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 }5 q" w+ G w% S
7-9DCGAN网络细节
' h$ U# @3 M) D" L% N6 {8-1 RNN网络架构& P. Y- J$ z* ]6 P# y. I
8-2LSTM网络架构
% ~* E& F5 Y5 k; a! \8-3案例：使用LSTM进行情+ w0 [" u d+ \" p
8-4情感数据集处理
/ T' q& v# f; F, ]* y4 W8-5基于word2vec的LSTM模型
2 j* j* c( F8 p$ u3 } w6 o8-6趣味网络串讲（数据代( s6 ?" t/ _2 ^6 t* J$ l; @9 Q
8-7课后讨论版
2 ^/ h: y5 O& y3 @) k O* r/ q `+ j& b( B% C. }6 ~
/ y( G, Z$ b- ?( Y$ \5 o) \( @
〖下载地址〗
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