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〖课程介绍〗% e8 D' o- Q; `! v! \1 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
) M3 C$ _. S& ~4 e: N2 `/ U( C8 R6 J f$ G3 `
〖课程目录〗
* h# R$ p/ Q: I( O M1-1课程概述与环境配置+ i2 e/ _/ ]% R, s8 k, \! j; u
1-2深度学习与人工智能概述# r0 e! U: T5 Q& b7 E
1-3机器学习常规套路6 s/ p7 s! u) C# W7 J* g4 P) k
1-4K近邻与交叉验证: m8 g; y2 w' e; q0 P8 [8 R' i
1-5得分函数% F7 N- Q; L. C
1-6损失函数" E" l6 y4 |0 V" f
1-7softmax分类器
0 M; z7 e. ]2 \& m7 X1 [8 R1-8课后讨论与答疑% d- T7 E/ E5 Q5 u$ J, X
2-1梯度下降原理-
2 u+ a- p. |( x" K0 I5 B2-2学习率的作用-- f; }' z# V8 o1 W
2-3反向传播-
( W" B6 W2 Z3 B( ^* e3 \5 z2-4神经网络基础架构-
% x1 e# h9 z9 T5 w) A& e2-5神经网络实例演示-
* b0 j7 F4 c+ d n& y" v' X2-6正则化与激活函数
$ H$ Q- L' B5 G [2-7drop-out' P p _) Y* V
2-8课后讨论
R& s4 K. ~3 ^ ^1 \3-1tensorflow安装
! @' I7 H$ d% x x& z7 i4 [3-2tensorflow基本套路: H H7 C% n3 i7 I1 F: N. {3 C
3-3tensorflow常用操作9 M+ ~- S( e/ _4 D1 k r
3-4tensorflow实现线性回归, Y& @; K( R6 R& T1 ^' I; X/ D. M
3-5tensorflow实现手写字体: h- ^# C. m$ E' C- S
3-6参数初始化7 w% u( W x9 w" e+ i6 j& z
3-7迭代完成训练
& C% A+ i# A# v6 z2 E: G1 Y* l3-8课后讨论
7 s- v0 ?' E% C! J- b0 p, E9 q4-1卷积体征提取" o( ]" `+ v- h, y. G& E
4-2卷积计算流程
: p3 ?, x1 y, s' k/ t4 B c! q4-3卷积层计算参数
# A- }9 K8 j$ @0 J M4-4池化层操作( n+ \$ q3 ~/ d. h% ]- k
4-5卷积网络整体架构
* c5 o8 b& ^( @, h% t$ V! S) d/ ^4-6经典网络架构 C; K @% [7 y4 n' L7 ]
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- W" u& f8 O) w5-2使用CNN训练mnist数* K4 Y; o* S3 O: s V/ m' T: H
5-3卷积与池化操作
4 j _; t9 ^$ X+ p4 q. a' }5-4定义卷积网络计算流程
* g; G& S, X/ s& f2 M5-5完成迭代训练* X' q& e2 N* l* s, n
5-6验证码识别概述. F% @$ X! f) J! q0 y
5-7验证码识别流程
3 _) h, g3 Z/ z2 w9 q! S3 M9 P; V. o6-1自然语言处理与深度学
/ c3 d5 @( l8 T6-2语言模型
- V0 _) I- m, r7 m" e, [2 y6-3神经网络模型+ G g% ^" w: |7 A
6-4CBOW模型3 ]& V; F2 z7 \. A# r# o
6-5参数更新/ V6 W& G. T4 N" w8 L. S
6-6负采样模型- _4 u+ \! k% I! \2 \8 }
6-7案例：影评情感分类(数据
. K, W4 \# q! K: v! g7-1基于词袋模型训练分类器( O" x; }! q1 q# \) L+ _. s
7-2准备word2vec输入数据8 x3 o" j3 _! @; z
7-3使用gensim构建word2
2 m6 ]7 m1 ?0 c0 R7-4tfidf原理$ I1 {& Y; e( L# l% {
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. W" e N( q% v+ ^" x% ~; @7-6GAN网络结构定义! @1 z0 i9 K1 I3 {' w' o
7-7 Gan迭代生成
. D" \( d% w4 D; b; e0 |, x2 f7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' I' F, ]* E: \) T) G7-9DCGAN网络细节
- B+ r2 o4 f- E9 F4 _8-1 RNN网络架构+ u5 w/ k4 w: B8 x9 h, f# e5 j
8-2LSTM网络架构$ F0 A$ U9 n/ ^- G) Y9 S
8-3案例：使用LSTM进行情
, P. I5 E8 A2 M( J( a R+ ]8-4情感数据集处理- ?( q% H& i- L% B5 r/ e* W, z
8-5基于word2vec的LSTM模型
* E' [' O4 ~1 b6 E5 l) Y8-6趣味网络串讲（数据代
5 n7 e& Z+ R' F* f3 k# i9 ^8-7课后讨论版# n& u' x9 P' R9 ?
0 i9 O8 z! b- |4 L2 L. w) u0 n- H& o: a* M& ?$ h5 _' T
〖下载地址〗
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