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" i8 T4 K3 m$ ~, f/ x6 M( I1 ^〖课程介绍〗
. R6 A$ l& q3 @3 x此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# }7 n3 m( R; i+ ^, n& c# f/ O4 ^' ^: I/ j
〖课程目录〗
* R: w7 K" B" G7 R! o1-1课程概述与环境配置" W4 I1 p1 q& y d# g) ]
1-2深度学习与人工智能概述
D: y5 ?. f! D( \1 V* }: ^1-3机器学习常规套路
+ q: v6 y1 r3 v8 k- o7 ^% D1-4K近邻与交叉验证
$ G! U* d9 d6 C. d' a( e1-5得分函数
) ~ t5 b$ g) {" I5 [( _/ j8 F1-6损失函数
: f9 ^# \- ~% Q9 [& O1 C1-7softmax分类器# Z3 F" Z: i0 x2 l$ D4 P+ D9 n( @
1-8课后讨论与答疑5 X2 ^& s. s; q9 K1 R( l3 ]
2-1梯度下降原理-
( d" A7 Y+ g4 t+ P2-2学习率的作用-/ f: f W& ~# M- ~2 t; [7 i
2-3反向传播-
& V: C- ~0 M! i* ?2 x2-4神经网络基础架构-
+ k" I/ O! w& d: M- C/ C. r2-5神经网络实例演示-
& ?0 M& g3 w6 @+ I2-6正则化与激活函数
/ l! z% L) m9 [0 D/ U+ A2-7drop-out3 f* J: M/ ]& {2 I
2-8课后讨论5 z; Q3 r3 m* e/ G
3-1tensorflow安装% o4 f$ \ Z, y6 K5 t) O# {
3-2tensorflow基本套路& | `$ K4 |% U8 Q% S5 _
3-3tensorflow常用操作$ ?6 u6 f- q5 H2 ~0 Y2 l. n
3-4tensorflow实现线性回归
7 u0 i1 D( [7 b: {4 Q& a3-5tensorflow实现手写字体
5 k4 {( y, i1 T) T) i: Q3-6参数初始化. n' _& E2 r# ?. }* M+ p
3-7迭代完成训练' ~$ i$ ?1 q- I" l
3-8课后讨论
$ M+ S7 h# a( [5 q/ g6 D4-1卷积体征提取
$ _; b2 U0 q+ o3 F" _2 k% } ~4-2卷积计算流程
8 f% f# t* F7 F$ P! A4-3卷积层计算参数. H6 d% U3 X7 |- P# [% I6 H1 r
4-4池化层操作- p+ q9 G9 I4 ~
4-5卷积网络整体架构
0 }3 g% `; k' J& d( e4-6经典网络架构
6 w. i D1 Z( ^5 n- ?5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) }7 H' x# H% A- a
5-2使用CNN训练mnist数
* U. f e% i% L7 p) [" _. X8 q# h5-3卷积与池化操作
2 W4 |; ?* {: T0 J& {$ D$ ~' q& P5-4定义卷积网络计算流程
: M3 A# _' ]! |! C( |5-5完成迭代训练7 i2 \2 s1 y5 Z9 Z# B
5-6验证码识别概述
0 H R/ A8 A2 r+ d4 @' K( d2 S" F5-7验证码识别流程 J! m2 j: q* u1 t4 i" H, P
6-1自然语言处理与深度学
/ I2 w. L8 L$ L8 O; X* L$ d6-2语言模型
( g8 Z; L, R. _. R6-3神经网络模型
, ]$ R! _* s9 |+ o6-4CBOW模型
$ F) o7 j1 L7 H) \6-5参数更新
3 |$ \: h: s$ m; i% Y& ^/ z6-6负采样模型
. {# z, x' C# ~3 `( q6-7案例：影评情感分类(数据5 {, K; i2 G! I9 F: h( S
7-1基于词袋模型训练分类器9 H3 m' |( z4 e6 W& H& v. T
7-2准备word2vec输入数据/ r, [1 |3 y6 X1 T
7-3使用gensim构建word27 l* L7 P# B& Z) P A
7-4tfidf原理
- W n# L) `9 K7 Y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) Q+ N/ h+ i# d& h6 o. f7-6GAN网络结构定义
8 P( G6 z& a/ G V0 r% }7-7 Gan迭代生成3 i% d" w- a& @& Z7 }$ I/ _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ e* B$ M) N) D
7-9DCGAN网络细节
9 [( y" E, i6 X$ `: N8-1 RNN网络架构
$ Q$ N) j- o( ^2 O8-2LSTM网络架构' p; Z1 w& ~- I2 T/ I1 t- d
8-3案例：使用LSTM进行情: }& ^+ C9 j3 G! [% F+ L+ n- ]
8-4情感数据集处理! G/ }2 h' S9 | u
8-5基于word2vec的LSTM模型% K. ^$ w7 Q g! p, r* ]# U
8-6趣味网络串讲（数据代- v2 K, ]4 O8 \* Q
8-7课后讨论版; j* y8 ~8 n! O u1 u2 M
# G# t( L( c2 j$ W+ M1 A+ q: O7 F; |- a% u7 t
〖下载地址〗
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