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9 ? {7 I$ J8 K W2 a. n2 R〖课程介绍〗
( i+ P9 u5 ~2 U) 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
) S" Z7 ^1 ^/ u6 o6 t2 i4 @
* j" R0 g8 m, [+ o# ]+ [( ?; B〖课程目录〗
- K6 K. j' s/ {2 m" E. V+ T1-1课程概述与环境配置
( f" L$ A5 m# R9 S& \6 Y1-2深度学习与人工智能概述$ ]# H- b, v& C& x. B1 d" }
1-3机器学习常规套路
& T3 p# M/ S) O+ B b+ a/ \$ \& w1-4K近邻与交叉验证
9 v7 S1 N& t, M! O5 G1-5得分函数& b' v! T$ K$ }, ~4 K
1-6损失函数
& }9 P8 `4 V8 J* [1-7softmax分类器
# C+ }. d7 f+ }) V; @7 J1-8课后讨论与答疑
. ]6 I! _1 _$ [+ r, v) H4 f( W, J2-1梯度下降原理-
9 C8 @ Y" u/ P% `4 Z6 T- s2-2学习率的作用-
$ Z. R! f |. J3 `2-3反向传播-
# D& A, l2 ]# D- b- ?' ~% ?3 e2-4神经网络基础架构-* M* C; o) P! p6 |4 `+ W; U
2-5神经网络实例演示-
0 Z; n2 n% [5 h& o3 I. z. n2-6正则化与激活函数9 t* O* O3 @* l3 G/ O a8 K/ M
2-7drop-out
0 P$ ?* V" b. T. \9 y9 @! Y" p; V2-8课后讨论$ K& l6 v0 J% G9 i/ t3 E X- S
3-1tensorflow安装
8 ?1 ~. P$ g5 K. d3-2tensorflow基本套路
2 d8 i1 b8 R6 ^3-3tensorflow常用操作2 P3 v9 a3 s0 T! R% W2 K
3-4tensorflow实现线性回归
$ T% @- w+ }+ r1 x0 B3-5tensorflow实现手写字体/ T. H5 D2 ~! Z5 t
3-6参数初始化
$ m9 R3 l) c0 X/ |3-7迭代完成训练8 k; \+ @0 a4 Y+ I. L ]
3-8课后讨论
2 J3 q. i7 ^6 Z% J4-1卷积体征提取
0 z# I/ V3 T$ f! U$ G4-2卷积计算流程
% y; x* f3 E; T7 g, r4-3卷积层计算参数
_& t" D' | p% d0 w7 d' {+ E% c4-4池化层操作
* k9 k& j, }" R8 Q n4-5卷积网络整体架构) k4 n# V: h2 N3 I! s
4-6经典网络架构
5 | a; O. |0 M; S, g5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ D& g( k- C) c5 }0 w# E! n
5-2使用CNN训练mnist数
8 K+ i3 i8 G9 F4 e5-3卷积与池化操作, W8 X, V3 F( V; g F( {9 O! K( i
5-4定义卷积网络计算流程
/ b/ U7 N0 e! Z5-5完成迭代训练0 S$ d+ E- |' a
5-6验证码识别概述
/ r+ O# w7 m8 e, o. G5-7验证码识别流程' K& Z/ V- ~& D2 M. C4 |5 X
6-1自然语言处理与深度学
1 y) [1 a1 I2 t! i' [+ R) i6-2语言模型
; M7 {/ p' ]3 e# A, M6 t6-3神经网络模型) a# [4 Z$ X$ Z% V
6-4CBOW模型
$ Z% V, h- n( X6-5参数更新
& {9 V7 T- m, @6-6负采样模型3 q4 @ a- e: D: n# W) m4 j) j
6-7案例：影评情感分类(数据
+ ?* m$ I9 F% e7-1基于词袋模型训练分类器
' O% @6 E/ V, q" J Z2 J1 O7-2准备word2vec输入数据) {- W8 u) m D) P* k- s
7-3使用gensim构建word2
t5 `, Z* G6 x. D7-4tfidf原理7 j8 t+ ?% Q. v6 F1 K
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 m, h) Y) S8 a2 P! W" G7-6GAN网络结构定义
1 L. N& S- ], W' X7-7 Gan迭代生成+ h" X; O8 [9 N+ p& g: E
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 ~9 j; x& n w ~; V% S3 x" |7-9DCGAN网络细节" T* m7 M& c* e5 z1 x4 T h
8-1 RNN网络架构
|: H7 r5 k: W% u1 m B8-2LSTM网络架构
2 H0 |/ S s' {8-3案例：使用LSTM进行情
2 ~) u1 D7 D" m% b ~/ ]/ q8-4情感数据集处理
; | H7 y3 b& {" K8 F- W9 N8-5基于word2vec的LSTM模型
# ~( x- f; T5 p. Z3 [8-6趣味网络串讲（数据代6 h0 r. q. U2 f: O. j- v
8-7课后讨论版
, \" M3 T( w$ ?$ ^$ v- ^" U
0 I2 B3 l( U: a0 N# B+ `" Z0 c; F% ~% x
〖下载地址〗
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