2 B, `7 R5 c q- p" g1 U- a
8 j; a! ]. J. z* _7 } u〖课程介绍〗
! J$ D+ \( M) P. i- i此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 }- Q Q4 \, n- I7 v$ o
$ F7 l2 S5 D" n. F( o0 X1 M〖课程目录〗
9 [: K+ u, C+ g. s5 e9 l. V1-1课程概述与环境配置
* [ L' l4 [3 p3 x' ~1-2深度学习与人工智能概述
* Z: H: i, @" x4 V {; o K2 v$ V1-3机器学习常规套路
: U$ a2 u3 s& |: L1-4K近邻与交叉验证
% a- U i, ~# n2 ~; O" Q( T3 c. I1-5得分函数; T, c- J; e" X
1-6损失函数; v- T) n9 b/ [' }% N2 s9 c
1-7softmax分类器% `0 \' M; [$ t; |
1-8课后讨论与答疑0 E5 c! \ | |5 G' @
2-1梯度下降原理-" l: Q0 Q3 R! t! K3 x9 L
2-2学习率的作用-9 k9 ]& |: e5 }9 ^( n; h' i2 f
2-3反向传播-
( z2 |" e, e% {& e# F/ @2-4神经网络基础架构-- p, Y5 v/ v5 J& `/ K
2-5神经网络实例演示-* e {5 I! r9 l$ q& D; O1 m0 x
2-6正则化与激活函数
' e- r8 e1 t$ ?1 l" S. B2-7drop-out
; {# g, n4 g% B% U( s2-8课后讨论2 ~, F9 S# W6 U0 h1 {8 f5 H- ]
3-1tensorflow安装9 I: j& t, t4 V! w% y: _
3-2tensorflow基本套路9 S; S: |1 t! u {6 y+ n4 U
3-3tensorflow常用操作
( T) j r$ V- A$ ^8 k, k9 t3-4tensorflow实现线性回归( p h, G1 j9 z3 o& M
3-5tensorflow实现手写字体! R: d1 ~& b% B# d' [1 S( P
3-6参数初始化9 F( a+ w) W- F4 C) r7 a% `
3-7迭代完成训练5 s& p1 v6 f$ x" F" D: j% W
3-8课后讨论
$ X9 ^, ?& X; h3 {4-1卷积体征提取
% _0 c4 y6 r2 n& C x; y4-2卷积计算流程
" l4 W* Q& R; Z% {5 B4-3卷积层计算参数
& k* Q/ ~2 F: q0 @7 a& [8 x+ b4-4池化层操作
0 P' Z6 _6 G' q' B4-5卷积网络整体架构" c2 J- A$ N; h3 w3 f& f5 }0 ]0 |
4-6经典网络架构
- _0 @. `( K' d, {& e' G5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! K( K( ]; a' f. L+ S3 @
5-2使用CNN训练mnist数
- ], c+ m: O; S# f; Y5-3卷积与池化操作
5 T( o: W( m6 A5-4定义卷积网络计算流程# B- E# N/ k( P* o4 ?' U8 M: ?- o
5-5完成迭代训练
" u! C5 E$ \5 B" L5-6验证码识别概述5 u1 g) t: N; q3 d% [
5-7验证码识别流程9 a% E$ l( t5 H: i: Q* x
6-1自然语言处理与深度学
4 q/ }" ^: a5 A# H' R3 `6-2语言模型5 z X( j; G6 i3 ?7 P
6-3神经网络模型! j; H3 E; l, \
6-4CBOW模型4 [ M# i' Z/ f3 a1 T, d/ ^
6-5参数更新4 A8 J1 W3 P" G s o" s4 @
6-6负采样模型6 i. C1 ~6 Z9 K- l0 X
6-7案例：影评情感分类(数据8 P v7 T* `) m* X2 E9 c
7-1基于词袋模型训练分类器8 }! w& Z( m& J9 e) O) Q1 k
7-2准备word2vec输入数据$ G& i& Q a' ^0 `5 v* s ^
7-3使用gensim构建word2' }! ?0 k8 M7 G6 L% d/ {+ C
7-4tfidf原理, o( ?+ Z- r1 H1 v9 c% `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 T/ e. x3 @4 f0 I3 y# V+ O: _7-6GAN网络结构定义
9 p+ c: \' c r* a7-7 Gan迭代生成
^3 l# s, S4 c6 U4 U7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# D& Y( m* x3 I9 P5 q4 U7-9DCGAN网络细节
1 L& ^ p6 n) K6 {8-1 RNN网络架构
( ^" u: P& A* Z6 a) s( ]8-2LSTM网络架构
6 X2 K4 ?( B1 V* J8 w( {8-3案例：使用LSTM进行情
' F8 @& u0 c* d5 a8-4情感数据集处理
: g6 c- e. h8 v0 c: B0 K$ h# @8-5基于word2vec的LSTM模型+ E p1 G& t; ~5 z
8-6趣味网络串讲（数据代
% u' i, n1 ^4 B9 Y2 ~, `8-7课后讨论版- B% U: i. ?. x" B
* y ?& ?0 R3 `$ w$ r% v9 {) G" Z2 o3 n9 L% M! O& a8 m/ k
〖下载地址〗
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