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〖课程介绍〗
; k) u* H H# s- T; X此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) g5 k T% A S+ L7 a D- ]& K. [. G
〖课程目录〗% \- Q& t9 Y& }! @
1-1课程概述与环境配置' c( t3 J' |( G+ q9 L7 o* T
1-2深度学习与人工智能概述
% ?1 U# ^3 P% G0 O8 `7 p1-3机器学习常规套路* F7 _3 P. X) j0 P2 {% ~ b. H
1-4K近邻与交叉验证
6 c0 b$ y* p6 h$ J; h" S1-5得分函数
& V* j6 u# G, q3 R4 \2 G* d1-6损失函数' {* @7 U$ O# m
1-7softmax分类器
) m G& a# z' r" ]: N9 ~1-8课后讨论与答疑
& Q" }' w3 u, r% c2-1梯度下降原理-3 E" d7 n. R$ }6 H) c$ z
2-2学习率的作用-* z. Q! A2 M6 c1 D& q6 b6 l
2-3反向传播-1 r. r( O* A: N% n6 S+ [
2-4神经网络基础架构-
& v) E; r! k+ u6 r2-5神经网络实例演示-0 G4 E. s0 {7 G- W8 v9 r8 ^ X
2-6正则化与激活函数7 j: z/ ?$ A5 m, O- x
2-7drop-out
/ t+ j/ [# X; S* U! _4 |! P9 V2-8课后讨论
5 h5 }7 L2 v! I+ {1 X' k3-1tensorflow安装/ ?8 k$ T5 u1 F2 ~: `% \# k
3-2tensorflow基本套路
. D" ]) f, y: U& ~) m3-3tensorflow常用操作6 w! j: Y. G9 |8 i; r
3-4tensorflow实现线性回归% p! X0 E1 h6 y9 X
3-5tensorflow实现手写字体# V- J" B3 r- ?
3-6参数初始化
( S. x, F9 U+ A @3-7迭代完成训练
+ A1 ]: @- B) ] q3-8课后讨论& s& l* M8 Z4 a1 j- D
4-1卷积体征提取
% z0 ^" k0 s: n4 m4 `4-2卷积计算流程
9 g! J/ m5 b, M$ N9 U- [4-3卷积层计算参数; i. C0 W5 U8 Z; i/ D
4-4池化层操作% X) e$ U4 F9 K* U" G+ ]
4-5卷积网络整体架构( g- ` ?7 G6 D3 b
4-6经典网络架构
3 { f( r# a- d& [$ O+ u; _5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# S+ r# t# r& ?2 m) a# d* W5-2使用CNN训练mnist数) C% j- {6 w. I2 ^/ Q9 d) d2 O7 K
5-3卷积与池化操作
3 @1 w' n2 R+ J5-4定义卷积网络计算流程) i- G+ F) [2 c |
5-5完成迭代训练6 N. y/ p* R0 ~6 c
5-6验证码识别概述
& P: v6 O9 I Q* d6 B: t5-7验证码识别流程
- i0 S- n& d( ?; S0 ?6 j5 Y6-1自然语言处理与深度学: _! k: I! [. S6 @
6-2语言模型
, k5 i) [* S9 z0 T; ]6-3神经网络模型4 |$ p/ L% b, m
6-4CBOW模型 v; c* w2 K1 [+ b
6-5参数更新8 R9 u. V: y- }
6-6负采样模型
' |, t) U, X1 q! H6-7案例：影评情感分类(数据- q3 R% u; V# r# L4 y3 U0 C
7-1基于词袋模型训练分类器
0 A' f, d' D$ H& x5 F7-2准备word2vec输入数据* O' s9 W- S- q: B- T7 b5 S4 Q/ Q7 _
7-3使用gensim构建word2( T! P* s" H+ S. x* A) X
7-4tfidf原理9 v6 ]# a/ z% k& {/ e' _) x
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 j, X& B, s. v4 }7-6GAN网络结构定义
1 v7 B0 ?7 `, ^- E. ^7-7 Gan迭代生成, f$ U3 V3 L* v0 f# | S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） ~- |0 |( A* O; d' m
7-9DCGAN网络细节
, w4 p1 m% O+ V5 o3 d4 P. l8-1 RNN网络架构; z& ^% p" S9 W2 c/ y
8-2LSTM网络架构
/ o- R; R) e! h% M" Q8-3案例：使用LSTM进行情
( Y1 M8 L! M0 r/ M4 |" k% ?, n& ?4 b8-4情感数据集处理 V4 \( k% V1 F9 g! I1 V+ _
8-5基于word2vec的LSTM模型3 W" Z7 O, ~- S3 S% C
8-6趣味网络串讲（数据代
9 Z* C$ p% J9 p8 f" N, M8-7课后讨论版9 r+ n. A6 h1 W7 z0 L+ @) y
- I3 {4 ?7 T6 ~* Z* d: m
S x) d$ @6 S( O2 o
〖下载地址〗
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