+ a: H' I( z4 N$ l% ^5 l% y" O H9 g6 w. w/ D$ [8 w8 ]
〖课程介绍〗
, f7 w4 M. @/ z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# W( r% ~8 B( B# ]' G! p. F# n1 y1 C7 s* d
〖课程目录〗
- Z1 J* T3 s, Q+ C1-1课程概述与环境配置
! x$ J8 x' H! F: {. G1-2深度学习与人工智能概述; U, g) Q' l' v4 G+ B$ m3 K
1-3机器学习常规套路
- t4 N* j0 E: n5 W* \* o1-4K近邻与交叉验证
3 U. n0 c& k; \- I, ?! s# z6 S1-5得分函数
$ _: {& C$ ~1 V7 d8 S# A4 C1-6损失函数
; `2 }7 n/ h! e+ w1-7softmax分类器
% x: h v5 N: M! [: Y! q$ `7 n5 L1-8课后讨论与答疑4 B9 \) I% j: Y3 ^ c& {( ]
2-1梯度下降原理-" J6 \* p3 A2 z8 J
2-2学习率的作用-
; a5 g1 c) d! ]5 p: I2-3反向传播-
( j; i% F0 E( t5 i2-4神经网络基础架构-4 E' z3 P9 M$ } q
2-5神经网络实例演示-: z/ b% C! n( s3 k
2-6正则化与激活函数# M6 g2 a2 g9 f% g- Z4 R ~
2-7drop-out0 o A9 P- P& X5 U& k
2-8课后讨论
% y3 M$ P w$ h3-1tensorflow安装
: \& E2 Z4 d* [% ~3-2tensorflow基本套路* X) z6 d/ _6 N3 j" f
3-3tensorflow常用操作5 w- H# X" z' W6 `# _1 F
3-4tensorflow实现线性回归
/ e6 [% s* r3 m4 H; R3-5tensorflow实现手写字体
, s. q( n q1 C7 G$ Q3 E3-6参数初始化
& e6 D8 z- S, w+ ?! R8 ?3-7迭代完成训练; N2 |' z0 `$ O
3-8课后讨论
3 w. X5 `: D4 }; g9 O4-1卷积体征提取( a$ v, z+ L( P" n
4-2卷积计算流程: Z2 [; v) f ^/ Y
4-3卷积层计算参数
# R& D' y ?9 w; x, z4-4池化层操作
+ Q8 ?6 I3 D% x& T# p4-5卷积网络整体架构
0 O7 A( x4 N l; ]( f4-6经典网络架构8 z: B5 s/ ~' r0 [
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 P4 L7 ` W; H' c* `1 t
5-2使用CNN训练mnist数
- } d3 F3 u/ k9 C. a$ L$ M5-3卷积与池化操作8 R, V; S) @& Q5 ?8 h
5-4定义卷积网络计算流程$ N u' ?& m; B1 R5 G+ V8 M3 A5 G
5-5完成迭代训练
+ e/ C* `4 D, L" ^6 i3 U5-6验证码识别概述
5 f* C, M& u6 Y! E9 [5-7验证码识别流程# ?9 S/ n1 ~1 [' y+ p) Z3 A
6-1自然语言处理与深度学9 \8 r8 F/ ]: v) Q* d- f4 l$ {6 t
6-2语言模型
9 H9 W: ~7 \) f4 `: A6-3神经网络模型
9 g- r9 ~; Q, h q6-4CBOW模型% L; a% V; @+ W" t, e$ V$ X* G
6-5参数更新; x- L/ w- S: O! D
6-6负采样模型/ ?: P; H: `, W& N
6-7案例：影评情感分类(数据1 F0 Q( g, U0 R8 Z+ w
7-1基于词袋模型训练分类器
- A! n" c! Z! i a7-2准备word2vec输入数据: u: M: H/ n3 i% L3 E
7-3使用gensim构建word2
+ _1 @7 `8 r( T7-4tfidf原理
( {1 ~2 f- }$ z% V# O7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- C5 N% Z$ G- J* R( g
7-6GAN网络结构定义7 i6 S' A$ W3 c y, \' |) Y
7-7 Gan迭代生成; e+ X0 b* i E; D7 @
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ N! S# S7 G7 c6 g e
7-9DCGAN网络细节2 L0 d* g8 t) C8 N4 {
8-1 RNN网络架构
6 p- `0 x. O# ~2 i8-2LSTM网络架构
, i6 a% M0 p( P" K8-3案例：使用LSTM进行情
& u* d$ ?& H$ N. t: |5 i) n6 P8-4情感数据集处理* s; u* l/ ^0 ~2 @, t
8-5基于word2vec的LSTM模型
- T7 V( @+ z1 p; D: O7 M8-6趣味网络串讲（数据代8 w9 F7 k, G! E% C, T& e* m
8-7课后讨论版
$ o1 V5 e0 g; f! w! m2 Q6 } x& }
2 o5 Y4 w5 B- Z
5 L( P8 P! }/ x ]〖下载地址〗
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