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〖课程介绍〗9 w- ?/ W) i3 {8 N+ 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 P% w, F% t5 r$ M
9 \$ n- b" m0 ^! D, y
〖课程目录〗# u; W+ e: b6 l/ k7 B8 D
1-1课程概述与环境配置
) K! O1 M. h/ I# t$ v) ?$ j1 r3 V0 }( a1-2深度学习与人工智能概述! d5 P! F" F( B! n- P% A: d
1-3机器学习常规套路; J# S+ T* H! e7 G
1-4K近邻与交叉验证" y/ _; \9 [. F! M# s% y/ o
1-5得分函数3 y4 m5 O5 P5 o! f
1-6损失函数" f* Y; o0 w, S& F
1-7softmax分类器$ S$ _7 Z! g3 [- r
1-8课后讨论与答疑
" Y8 @3 D$ p8 O5 G2-1梯度下降原理-
" S9 `* u, B. M2-2学习率的作用-
* T# G+ T, R; K( Y |3 r h2-3反向传播-
; ~7 }) f. s% m Y0 [( c8 N2-4神经网络基础架构-# O8 z' s4 A' U: ~! U1 q: g
2-5神经网络实例演示-. ?1 L& q" z$ H* O9 ^
2-6正则化与激活函数) y6 o9 S. j H/ y
2-7drop-out: [. s, ^+ u4 ^5 C2 N$ h$ c
2-8课后讨论
, \- h' U$ ?* d! Z: g3-1tensorflow安装8 g% g/ i! g# ^& G/ V$ \
3-2tensorflow基本套路
6 F0 }9 I, _1 @3 n5 ?" X. ^. Z. a3-3tensorflow常用操作
8 x3 { N/ D/ O4 {7 b, y3-4tensorflow实现线性回归7 x. ]& z( S( g0 y5 _
3-5tensorflow实现手写字体' p6 W; V# a1 ^% a: ]# B$ N
3-6参数初始化8 I4 L$ Q" ?6 o4 F0 _
3-7迭代完成训练
+ S2 W- {- \& K; u3 q3-8课后讨论/ d9 c7 n; a6 f* a/ d) I
4-1卷积体征提取
! R0 x) ?+ I% P' F8 c1 O9 w- f/ k4-2卷积计算流程) j/ d3 `& u( t
4-3卷积层计算参数/ B# b1 e! f( {( W% x( B7 h; h
4-4池化层操作
( {+ m4 k% q5 s- K3 q, _, b4-5卷积网络整体架构7 O2 l- D8 r5 H- y
4-6经典网络架构9 r; a; J' i$ m6 L' L
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 J0 Q$ H1 Q9 p9 `5 S, A5-2使用CNN训练mnist数
3 s& A! w7 r9 T x" }( m: B5-3卷积与池化操作% V" q& t* T1 Z4 R- h" n) L
5-4定义卷积网络计算流程) s, ~8 \& e; R! T7 x6 ]1 @' N
5-5完成迭代训练
: S+ g/ Y3 \" q1 {5-6验证码识别概述8 y' z% E; |1 _2 s8 U2 P
5-7验证码识别流程
d2 A& V3 _+ B! ^; ?6-1自然语言处理与深度学
5 i% ^- f: w5 Q! L* y( d. e0 H6-2语言模型
; Z/ `, |' J* w2 q6-3神经网络模型
1 ^5 L- ?" d" ] G6-4CBOW模型
% ~: t* Y8 e' V1 D6 v6-5参数更新
; ~( T) D8 H% }7 w6-6负采样模型
( ]6 w: Y/ n: y- R7 Z! I {6-7案例：影评情感分类(数据
% S/ B6 d! o' O7 W* r$ F8 @* V7-1基于词袋模型训练分类器
' A/ @8 K$ [% Y% k/ R. L* Z- v& F7-2准备word2vec输入数据
: M9 `8 T/ d+ @+ e5 `7-3使用gensim构建word2/ O: w; x# T; u
7-4tfidf原理) A' p" Q4 W! o9 V* T0 P+ N9 N
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' j$ ~4 O2 U0 J, q0 x" E1 \7 ?
7-6GAN网络结构定义6 P# C; B9 {$ z6 Q( h' l* d
7-7 Gan迭代生成
1 G, t4 Q2 g" Q' o: c0 f7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% I, @" l$ n7 n: p7-9DCGAN网络细节
4 \9 Y9 c$ G# d8 v. R8-1 RNN网络架构3 G7 B ^5 S! z% R
8-2LSTM网络架构9 D X F! h; R1 f8 J
8-3案例：使用LSTM进行情" P; h, h# M1 X1 @! l
8-4情感数据集处理' p! Q J/ n1 w) {$ R
8-5基于word2vec的LSTM模型2 `7 g. K- d" \# ~/ F0 R
8-6趣味网络串讲（数据代
) Q% v( W% P- a: J# a8-7课后讨论版
, [$ t# [, R- N: I$ X
. e* [. s; h2 L! e8 ]7 t- @5 @; ^: k# P' A: P$ @
〖下载地址〗
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