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〖课程介绍〗, @" a$ x" g0 q% n
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
3 q2 ]) V9 _% M* v) D+ x0 A! ^
; H# M5 J& z# g# r8 G# K- ~〖课程目录〗
! N9 J8 ^. H) [: U: d0 a1-1课程概述与环境配置
; |& o/ D4 F2 K" q1-2深度学习与人工智能概述
7 \% v( z! s, q" A3 F$ r. O1-3机器学习常规套路& z& o+ D' u1 ]6 _1 v
1-4K近邻与交叉验证
- j8 J4 _$ r8 T/ m8 N& h1-5得分函数: Q3 W2 y/ t. h; A8 b0 g5 [: Y
1-6损失函数
. C' X6 I0 o7 x9 ^0 K3 b7 @# z* x+ w1-7softmax分类器3 t, v" B" b( |* v7 W6 b% T
1-8课后讨论与答疑! w; B! w/ ]% B) k
2-1梯度下降原理-, O1 t# V' r1 }# `. ~
2-2学习率的作用-
/ w$ {7 A& R% |7 ~: r6 ?; S/ L2-3反向传播-9 a+ y7 W5 _0 W Y5 b
2-4神经网络基础架构-
# c, T g; c+ k5 m) o( ^7 @2-5神经网络实例演示-
1 U5 A6 k l: v1 _- f% g- m5 a2-6正则化与激活函数
$ E4 u. x- V( |( f$ C1 g* i4 {2-7drop-out" G* o/ ]: ~8 Z6 O3 b( N
2-8课后讨论
+ V+ n% B; ^8 f3-1tensorflow安装
" J0 _0 h! {4 a* D3-2tensorflow基本套路
8 {1 O, [- ~7 X8 `3-3tensorflow常用操作
" ]3 z( z! S6 K5 }5 h3-4tensorflow实现线性回归
$ Z# |4 L; O, R/ l: y3-5tensorflow实现手写字体
R! M s' X5 n4 u3-6参数初始化' _1 w; d+ C( ]" Z2 S# z) e1 O
3-7迭代完成训练2 ^% S. u; s% q
3-8课后讨论
! [2 ` C j: P% J4-1卷积体征提取# q+ p2 n' V" u
4-2卷积计算流程 o; @ F- H8 ~" P: C0 l$ ^% u' n& `
4-3卷积层计算参数8 q% I' H7 r! }5 i, [( u
4-4池化层操作# T$ u6 V) q, H- _6 i
4-5卷积网络整体架构
) W0 x6 T' C' G4 e3 M$ J4-6经典网络架构& V* x# U5 I/ K2 ?# x. t
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 l7 a" F( q* d& H' s& o( n5-2使用CNN训练mnist数0 w2 H7 Z; @7 r, q: f- K- @
5-3卷积与池化操作
1 e) F- n2 g; }$ s5 H5-4定义卷积网络计算流程! n+ M' A5 `9 N/ Q
5-5完成迭代训练; v C5 F. g2 v( S% v9 e0 H
5-6验证码识别概述
1 W- S& b9 N; ]# }2 k5-7验证码识别流程( J; a( J& S0 i! T" d
6-1自然语言处理与深度学6 I' M, G2 _+ P) L
6-2语言模型" g/ `8 y2 J) u5 ?" B: c- A' @7 L
6-3神经网络模型6 w6 ]# ?$ t( a& N& _
6-4CBOW模型, L( ?6 ]0 q5 J8 E" u
6-5参数更新
9 V! z6 M* ?# q6-6负采样模型9 S0 M% v6 u1 n+ T7 `, R
6-7案例：影评情感分类(数据
7 @4 n4 D; C; ^, i7-1基于词袋模型训练分类器6 d1 A% ]8 S4 S8 L& [& S) p9 s4 E5 g
7-2准备word2vec输入数据
' ~0 p3 @- `2 S. e7-3使用gensim构建word2
2 ~) Q+ G2 S! E) U7 _7-4tfidf原理
n/ A1 o8 i. d+ ~2 I5 f" _7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& M; R) B9 Z& M$ O1 e7-6GAN网络结构定义
! `" t" [' p- Z& i0 q7-7 Gan迭代生成
& H& N0 I% M* i; a# E4 L/ e6 k7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& `* @& D2 M! s" v& a# F3 c( x
7-9DCGAN网络细节
1 k: Q% Q2 U; M8 }( x+ w& X* Z8-1 RNN网络架构* x* e& b& z& P
8-2LSTM网络架构% ?) U2 X. \5 m4 @9 P# {( G
8-3案例：使用LSTM进行情
/ R9 c- R0 S M8 A# B) b) t8-4情感数据集处理6 O' \. l% w5 z. z
8-5基于word2vec的LSTM模型
4 L# j& N: O* j" Q V* Q' J8-6趣味网络串讲（数据代
c7 P9 L; w2 n' j% l* K: T8-7课后讨论版
7 X9 j$ G; L8 f0 B9 P3 R& S0 P% |9 F7 `3 |# o0 T/ |3 b
/ @5 x+ M2 P9 D; l b, k' y
〖下载地址〗
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