+ L" T1 V7 e$ ^+ y, N- U7 Z
) }7 R6 c% @2 k9 T& L- z: N〖课程介绍〗8 e j9 j- F$ t4 U2 Y) ~! Y1 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
& K5 I- F' s3 J! `& X
8 S9 q9 L2 i. L" P1 K4 g, k, H5 ]〖课程目录〗0 S: a! @8 {# r( B% j+ W7 N
1-1课程概述与环境配置
1 x; z2 k+ [6 s8 F! @' [$ U+ [! h1-2深度学习与人工智能概述
- {2 V/ k [' [% E4 R1-3机器学习常规套路
# g: w, c a5 m) k" D( X# ^8 O1-4K近邻与交叉验证1 O0 b! O( l s' o4 }7 a# `
1-5得分函数% x& v0 J# d9 Y' M
1-6损失函数% H% Q- b7 i1 S& N6 Q! R O5 r/ u
1-7softmax分类器
4 F* c4 ^* l% f7 `' }1-8课后讨论与答疑
& f' f: @ m8 G2-1梯度下降原理-
( l% u! N5 W+ q. x5 _9 \* C2-2学习率的作用-) q! f& |$ H2 i
2-3反向传播-
7 N5 ~ M- D4 G' E4 ]4 [2-4神经网络基础架构-
( }# j+ Q1 j4 G a2-5神经网络实例演示-% W- G+ J ^! q2 v! L
2-6正则化与激活函数
( K4 I7 G- I& h; C7 J2-7drop-out
( W2 @6 p$ P4 d7 B2-8课后讨论
. Q: P- B( s J, c8 N& t3-1tensorflow安装
" o9 S/ y3 x) V6 c3-2tensorflow基本套路
) ]' i8 e% \5 I3-3tensorflow常用操作- [; U) l$ C" [6 t1 @& u# X3 @, J
3-4tensorflow实现线性回归
$ [( Z' A# V5 E6 Q- E5 `! D8 f3-5tensorflow实现手写字体
1 N) ?# c: c- }; u8 S. o3-6参数初始化( Q6 M/ T2 J+ w) X6 }
3-7迭代完成训练
2 G4 t) P# C5 o9 P+ w/ |3-8课后讨论6 i& b5 U @2 f. ^7 \( r' C/ E5 t
4-1卷积体征提取
7 Y. s: l; U% l7 R; _4-2卷积计算流程0 u% [8 z" a6 w; f$ G3 @
4-3卷积层计算参数# O! Q% t5 z+ s% h. Q- ?) c
4-4池化层操作: a7 r1 a0 K7 x+ P
4-5卷积网络整体架构! i( @- }# S) o! X
4-6经典网络架构
2 B j. k2 A" s5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! c8 T0 u' Q$ j( Q3 O' l
5-2使用CNN训练mnist数: ]# I4 M" ` d# H
5-3卷积与池化操作- K* n: c+ U* U. G0 r% V
5-4定义卷积网络计算流程
8 \! S+ C( w5 q: |5-5完成迭代训练
% t9 l$ j+ u& A& @1 k% b5-6验证码识别概述, D" U, e: R' U w5 g, I
5-7验证码识别流程
5 p. U9 W) `& _! m" l" f6-1自然语言处理与深度学% J6 H9 ]6 _# s
6-2语言模型
" X/ G* Z2 v9 ~( x9 l, i8 D/ C6-3神经网络模型9 s2 j% G6 S2 t" s, m: M$ Q( _! N
6-4CBOW模型
% M2 b8 @7 Z3 M6-5参数更新8 R7 B- @8 G6 N. ~. f' o
6-6负采样模型: i0 Y7 E* H5 M* v
6-7案例：影评情感分类(数据" ^4 E% V- y. I, Z( T5 V
7-1基于词袋模型训练分类器9 b/ d0 F2 \0 }) j( Q
7-2准备word2vec输入数据
/ n8 V9 E* u& f& ^3 }6 j, R7-3使用gensim构建word2
# l y# M! f6 b2 E8 s1 [* k5 [7-4tfidf原理9 Y- O! e! C1 n
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% Z8 C5 m2 x/ M/ [7-6GAN网络结构定义
$ ^8 p# r4 ^% ?3 k/ V9 u7-7 Gan迭代生成
" G( k$ r) y5 t6 @7 s' d& F7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* c0 x# `" |* m6 e1 ^# Y2 r
7-9DCGAN网络细节8 h0 I S& q, ?. |/ e
8-1 RNN网络架构! G0 g* x/ D8 J
8-2LSTM网络架构
8 u9 Y0 c, q: ~# G' [8-3案例：使用LSTM进行情* I1 n) s9 W, c. J3 m- p5 f
8-4情感数据集处理
$ c3 G3 |0 ?: R7 N8-5基于word2vec的LSTM模型! f* J. c5 Z6 ^. d
8-6趣味网络串讲（数据代0 d8 [/ ?& l( f& v/ s6 p, g8 @
8-7课后讨论版
5 n0 o! V% m0 A- x8 E `6 N5 q/ r" U7 Y: V$ k
t) p, g' q9 W) m( U
〖下载地址〗3 L U/ o2 O1 B* ^# l! S
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