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! C7 v3 D1 ~4 v j$ G/ D. |〖课程介绍〗
1 q8 r9 N8 o" p4 u6 E/ T+ H9 m5 A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 K2 u8 j, j5 \& e. j1 {7 [% j! n7 P( p/ G, ]' p U
〖课程目录〗
& M6 A; b2 V1 f, G1-1课程概述与环境配置
2 H# n4 a6 Y/ y7 u ]3 e0 ?4 m1-2深度学习与人工智能概述
& E8 P, E! V0 G1-3机器学习常规套路
8 b3 e8 k; R5 }! m- W1-4K近邻与交叉验证
6 I& h2 C7 z2 l6 H1-5得分函数( `2 Q/ `: g9 G' X3 ]' P
1-6损失函数
4 z( y! u) ~; ^) c' d- S& }1-7softmax分类器6 J/ i) ?- y2 N9 M" l& }: z9 w+ T. `" [# U
1-8课后讨论与答疑+ o }; q; b. y! ?: t5 K
2-1梯度下降原理-
9 D$ }5 o, o; z0 ]8 x7 \2-2学习率的作用-1 F8 l% _4 i9 Z' N! ^
2-3反向传播-
5 z4 G' ]& [% K, ~2-4神经网络基础架构-
3 W/ n5 b2 c' l2-5神经网络实例演示-( X+ J6 K( Q6 r( i* I
2-6正则化与激活函数
7 \* g+ F) y5 ?* L0 ?3 Y( y2-7drop-out& B# f# e7 {$ i& C
2-8课后讨论4 C# \, v0 V+ U7 u
3-1tensorflow安装3 @ \+ N# Z9 x
3-2tensorflow基本套路
6 d, b2 _+ R+ g$ K( t3-3tensorflow常用操作
, Z+ e! u+ b f @+ O3-4tensorflow实现线性回归
, }4 M9 w1 C% @2 P8 ~3-5tensorflow实现手写字体
$ S+ J% \$ z& Q- j* s, m3-6参数初始化
; n7 {; T6 E$ g+ j5 F3-7迭代完成训练. w0 j/ J2 A8 j. N' M1 F0 ^
3-8课后讨论
' R0 D: j% [4 s$ V, I4-1卷积体征提取1 v! a9 l0 L$ k9 v8 ~
4-2卷积计算流程/ v2 q/ @+ V9 ~/ ~
4-3卷积层计算参数
1 f% v3 b4 S, Q" L& X: N: j: h1 J4-4池化层操作! c' E+ L6 [+ s$ d
4-5卷积网络整体架构
% l4 u0 i* W" Z4-6经典网络架构
: ?6 g/ D7 ~: }* S8 @5 O" R5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# O* [; @( r/ I) G' |5-2使用CNN训练mnist数) y& M, d2 w7 f }7 D
5-3卷积与池化操作
$ j; j' ?8 N0 _3 A+ U5-4定义卷积网络计算流程
, o9 |7 q; q; ^. P0 j- q5-5完成迭代训练
4 [; q! _' q, o, D- \% U' v# \0 n5-6验证码识别概述
* j. w. Z; o8 C5-7验证码识别流程
: ?% R" B( T5 }- q6 n6-1自然语言处理与深度学
5 h; L* Y) \+ K7 d1 M; E6-2语言模型
, B* B1 j& h) q4 M: ^6-3神经网络模型
1 ?+ ] ^+ c( C6-4CBOW模型
% G# `" z5 S, g) v# p6-5参数更新
. ?" }3 G, _$ |6-6负采样模型2 @) {/ W, f" W4 f
6-7案例：影评情感分类(数据5 `. c" a7 `( M9 N3 U5 {% s1 m2 _
7-1基于词袋模型训练分类器
/ _: g8 L* H- a5 `7-2准备word2vec输入数据* w1 S5 H b$ G: ^8 C
7-3使用gensim构建word2
+ B ]& {" v7 n% a) A7-4tfidf原理
4 f+ e9 m3 b( v w! L9 F5 K7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 @8 P9 N! w9 T" y, E7-6GAN网络结构定义; w* }( Z8 w$ o; o8 f
7-7 Gan迭代生成
1 X7 N- i2 j5 v+ X. ~% U( m7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 {8 M5 W; b4 x/ l( [7-9DCGAN网络细节: ^! s) [ q4 ?% k. S) q! ~ A
8-1 RNN网络架构
! a- D' H" T6 @- \8-2LSTM网络架构9 V% i' w) H) L1 s; Q
8-3案例：使用LSTM进行情1 [0 V: Q8 ^: c* `2 Z8 `3 y
8-4情感数据集处理
6 I, d. |" h/ o2 o2 y" k8-5基于word2vec的LSTM模型
1 \; Q \" ]6 i1 i2 |" h( t8-6趣味网络串讲（数据代
5 O* e' e9 s z* Y* K8-7课后讨论版1 S! U4 Q+ Y9 Z: u) @. G! a
- q) c% S9 O* Y% w" O9 N; m
l, D7 J# j+ c/ Q6 b9 f( y
〖下载地址〗
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