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' `: E$ X1 G2 G7 o. J* n
〖课程介绍〗7 E7 q) b9 w9 u4 r
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
% v$ s b) L6 {
: b5 W( U1 B' N7 R5 A〖课程目录〗
. f; J2 ?6 I/ G- z g4 x1-1课程概述与环境配置
8 o3 K& h) e! n& b1-2深度学习与人工智能概述% x& V5 l; a u4 O/ i
1-3机器学习常规套路3 ^ c& s2 h9 l* W# R8 a, K+ b! f
1-4K近邻与交叉验证
4 m2 l! d- V3 }/ F" b* ~1-5得分函数4 a I) v( s( m/ `
1-6损失函数6 w. C' t8 ]0 V
1-7softmax分类器
) V4 ^5 F+ U' W1-8课后讨论与答疑5 Q; F) T1 A" I0 U& D! ~- N
2-1梯度下降原理-. N2 ?9 w5 L& B* r3 k; ]
2-2学习率的作用-
- A. K; G7 ~1 @5 p: W2-3反向传播-+ X- G9 w5 T' Z& H: ?
2-4神经网络基础架构-" [$ v8 b1 P1 E* {9 _- ~$ b
2-5神经网络实例演示-0 D$ i j* I" @' @
2-6正则化与激活函数 @- u4 J+ |3 r: q" q7 ~8 T
2-7drop-out
) R" z- h- V- n( F- Z2-8课后讨论4 ]9 d! c- h+ \" H- i6 b0 X
3-1tensorflow安装
7 P5 K) e# j5 o* E5 j3-2tensorflow基本套路
, V: E2 ]! X4 e& k3-3tensorflow常用操作2 D4 Z$ A% _3 K
3-4tensorflow实现线性回归0 S( T7 z0 }1 S$ B$ Y
3-5tensorflow实现手写字体
. \3 s0 j4 p9 `' @9 k9 a/ K3-6参数初始化! `4 v ~! B0 O- S; b
3-7迭代完成训练" e8 `2 k3 \: } G8 c6 i
3-8课后讨论
: ?$ B$ Q+ H: G2 h4-1卷积体征提取
- w; [: V# c* ~% J4-2卷积计算流程
3 C- x+ x, Y1 I8 k! c) m4-3卷积层计算参数
, c' Z/ T& G- I5 R4-4池化层操作6 y% M# _% \5 L( B |
4-5卷积网络整体架构
7 ^% T. M( `/ M4-6经典网络架构- }& q/ g7 I/ V# R* X) P# u
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
y* n* N! S0 t# `4 F8 s; `5-2使用CNN训练mnist数
. C) t+ i: X, X1 o. x3 m( [5-3卷积与池化操作1 t* k" Q3 k2 N( _7 K
5-4定义卷积网络计算流程
. w7 l5 Q- E1 b3 ]2 j" P2 m5-5完成迭代训练
7 a9 z- P- y- N" I5-6验证码识别概述
/ s" `5 F: P7 n3 _; ]5-7验证码识别流程
% {" Z z6 {: j3 w( k0 J6-1自然语言处理与深度学
7 }0 U% Q6 @0 c; j9 c+ `6-2语言模型
, b- T: G5 y; {8 D6-3神经网络模型: E6 F, Q0 r$ G6 _# h9 f
6-4CBOW模型
- Q1 e c! ~1 r0 r }6-5参数更新0 h0 O8 ^; ^: i' m3 R2 w
6-6负采样模型
, A! y% L6 l: `2 }1 H2 ^' r. `6-7案例：影评情感分类(数据" h) U3 S: x+ T" \+ h* F
7-1基于词袋模型训练分类器1 L% U# ~2 _% B6 O
7-2准备word2vec输入数据
% V4 S, w; n6 u# y; p7-3使用gensim构建word2
8 d) f/ W# @* j7 {4 Y' X7-4tfidf原理
, V5 R8 X5 z) V5 K) P+ L3 W7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" P j+ M2 a! N" t
7-6GAN网络结构定义; t q0 [$ }5 u, Z
7-7 Gan迭代生成
- H9 M4 V( {. q2 U7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 F0 R$ J [1 C r1 I
7-9DCGAN网络细节
0 u% \3 n, I) Z; s+ P8-1 RNN网络架构
( n f( z+ ]! G" I( H4 y8-2LSTM网络架构
; m1 d; S: M3 V/ U' S* o8-3案例：使用LSTM进行情
4 k' m H* Q( F C* U% ~. p8-4情感数据集处理
6 m# v; k, R' p5 @8-5基于word2vec的LSTM模型
% k# T$ T* a1 h, x6 y( Y4 w% i8-6趣味网络串讲（数据代
8 l8 H W1 w6 t, O. z- }8-7课后讨论版- N- _+ A& \& @5 C1 T
8 {+ i' F1 T: [. o0 \' Q v d0 c# a+ V8 F- j* S1 C. k
〖下载地址〗
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