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〖课程介绍〗
+ T' A {0 Q0 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8 U' C) R1 v5 s5 \' j
4 A- \, i& ?5 f" a8 u〖课程目录〗5 ~: {3 O1 A6 h' y B
1-1课程概述与环境配置1 r* u$ F2 \3 O) }: k
1-2深度学习与人工智能概述
! \6 I2 p+ {' U* C3 F& }* D1-3机器学习常规套路( ?% b, ?& G4 E7 f* Q% \
1-4K近邻与交叉验证, }( Y+ T' _$ y# s* F
1-5得分函数3 ^' Y' M" S! R5 h7 W3 Z0 H
1-6损失函数5 u, G! M2 B# w& U
1-7softmax分类器( j4 ~) F6 X+ B
1-8课后讨论与答疑
2 i( X, T: O8 k+ ?# `8 A2-1梯度下降原理-8 p P& }& Q9 i1 A/ @! R5 d! u
2-2学习率的作用-: v! T+ ]/ E8 v* @
2-3反向传播-
& m5 H/ d0 x% o1 O$ \ u- P2-4神经网络基础架构-: D* E/ b1 w% J4 o _* F7 d
2-5神经网络实例演示-6 q9 x. m, E; u; `6 e3 R8 L
2-6正则化与激活函数8 W8 t6 z6 i4 v2 N; x4 h8 [
2-7drop-out: k$ a! v: E9 S" A0 \
2-8课后讨论
, a" c2 q* T0 P; z i u3-1tensorflow安装
1 F% c- v& }4 w! v: R3-2tensorflow基本套路
6 {6 ~/ S& B1 `7 C6 q/ C3-3tensorflow常用操作$ e3 o# k: q- C2 r+ b
3-4tensorflow实现线性回归4 z! `! T: W! J; `. Q
3-5tensorflow实现手写字体
8 ?1 b) {; A! ~* i3-6参数初始化
, m: w. T- w, F6 z3-7迭代完成训练 A; N7 o9 w$ p
3-8课后讨论
. W2 H+ X# M% v4-1卷积体征提取
/ I4 N) o7 A& e1 P3 m4-2卷积计算流程1 j6 K! L P$ A+ ]8 w% N
4-3卷积层计算参数
, Y! F+ O) M4 e, C4-4池化层操作
& R' U& d$ j3 R( W- M4-5卷积网络整体架构
. D0 r' D5 K0 b$ i' @+ C7 p4-6经典网络架构% ~% ?/ Z5 l6 s9 Z# i2 a; n
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" r7 S$ }3 n3 y I
5-2使用CNN训练mnist数. w) I2 l x9 @5 R4 x- @
5-3卷积与池化操作
) O+ W) K1 e2 w8 Y' c8 r5-4定义卷积网络计算流程
/ c; Y0 `. f H- C7 |. K# E6 P5-5完成迭代训练- C$ z+ \8 P2 U! @ I$ [( ^6 M
5-6验证码识别概述
- C$ g" _2 T. P( y9 H5 k: P5-7验证码识别流程
* H. @9 U* D' I6-1自然语言处理与深度学
( Y$ ]: Q# U) L6 u- O" u6-2语言模型
4 t6 T- s' Y b `8 A7 f% L6-3神经网络模型
; f# y! p3 [# p* D1 z6-4CBOW模型
2 L+ O0 }+ H" {, k* H- _ R6-5参数更新
. K( P, C. A& R' ~- v) R6-6负采样模型9 g2 \; L7 Y/ e! N( q
6-7案例：影评情感分类(数据( u9 A0 g2 f, ^6 h u
7-1基于词袋模型训练分类器
1 Y2 [0 J5 U* S" a# N7-2准备word2vec输入数据
. N4 o" a- T K! r/ Y7-3使用gensim构建word2
5 L1 u' l; h2 I. I$ F7-4tfidf原理# F4 r! i7 F3 ?! B- n; A
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) N# Y `* G: n& F
7-6GAN网络结构定义: D) J* r% ^/ D+ l
7-7 Gan迭代生成
! Z4 q5 n3 L& m# D/ w( I7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 h/ y4 C. u" S+ ~, C
7-9DCGAN网络细节
) l B* r4 W/ u$ u/ R" C8-1 RNN网络架构
/ B. @& [8 T M2 a9 ^8-2LSTM网络架构: ?7 _5 t- r1 [; \4 {% |% `
8-3案例：使用LSTM进行情
, S+ J" i1 s5 g3 ^' e: A- j8-4情感数据集处理
: v) _+ Y0 S# Y8-5基于word2vec的LSTM模型% e) {4 E' N' M# [6 w
8-6趣味网络串讲（数据代
4 u+ ~% `/ F# r1 k' z8-7课后讨论版
2 i4 |5 ^$ e; a: M& s/ Q2 V! |+ s6 ?9 @
7 ^+ J! ?' _0 H! n0 b/ f7 \
〖下载地址〗
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