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- R1 j- i0 `& `0 \, D6 H〖课程介绍〗0 X' l4 s8 {/ `4 a/ D! l
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; c9 S) G7 ^/ x% u% k
5 v, i: W+ N/ Y9 p: g7 G: G9 v
〖课程目录〗
/ U1 N% }# U2 I9 ~; f! R' |1-1课程概述与环境配置
: ]2 f2 \! g0 \) R, L, `1-2深度学习与人工智能概述
9 {, f/ r% a2 |/ }/ t) N/ Z1 f# _1-3机器学习常规套路
* z. N# m( ~4 O P8 A( ^1-4K近邻与交叉验证3 Q9 B" `/ t1 V1 M5 N3 D
1-5得分函数
9 {. N6 [7 u( T9 r1-6损失函数, k: f3 U7 S/ x+ q/ Z ?- [0 B
1-7softmax分类器
( l7 ?: o' I5 T8 d: R2 y( I3 k1-8课后讨论与答疑2 l1 V$ s* M$ i
2-1梯度下降原理-0 X. ^4 E% E' Q5 y
2-2学习率的作用-
" ]& e. n* Q9 u( _5 X* M2-3反向传播-
w6 k4 j, [5 _5 \( i& @2-4神经网络基础架构- }1 x2 J1 M! y- A6 v4 Y1 e7 f
2-5神经网络实例演示- N% J( u$ r2 a
2-6正则化与激活函数+ t& N' K' i0 {" Q$ v! Y T8 v
2-7drop-out
. J' Q- e1 [; K% ~! T2-8课后讨论
: q; |1 l. v2 y: V' W3 a. H8 \3-1tensorflow安装! W8 y9 `- k& Q
3-2tensorflow基本套路
( a) l8 _+ @! g! P" [" _3-3tensorflow常用操作* L& [9 ` {2 ^2 \& d9 g+ {! [5 y
3-4tensorflow实现线性回归
6 t+ f, C; ]- x$ `# O1 `- J4 ?1 L3-5tensorflow实现手写字体( k% _7 j( N. p d
3-6参数初始化" @8 D8 @# o; k
3-7迭代完成训练
6 C( y: |8 F X3 d. _3-8课后讨论
3 T3 {/ U- v& z( V# k4-1卷积体征提取+ {6 u+ J! g( d( R g+ B
4-2卷积计算流程4 s, C$ p( w: N
4-3卷积层计算参数
% ]! e/ e& E5 Q; F4 M4-4池化层操作& y& B' L, Z+ I5 c* ]+ T: [
4-5卷积网络整体架构
& N [1 o* Y ?1 D/ k4-6经典网络架构/ t$ ?$ u ~$ G
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; g7 H4 q! S9 x7 \5-2使用CNN训练mnist数+ T' s* F" `1 p( v& J/ ^2 M
5-3卷积与池化操作
$ M$ S1 ]8 B; r9 W5 A5-4定义卷积网络计算流程7 e7 Y' N0 T! q$ w, A
5-5完成迭代训练2 X* D* H! e: D- \: G
5-6验证码识别概述
8 r1 B, J$ ^3 c7 O# H/ ^! y5-7验证码识别流程5 @1 ^( D1 }" h N
6-1自然语言处理与深度学
. F1 C& E% O) K& X4 ^% F0 }) ^& o6-2语言模型: L1 p. t1 s7 \% A2 e
6-3神经网络模型- \ m% `% x* ~( K2 c5 a" K
6-4CBOW模型% {( X" l. {5 F, u) A
6-5参数更新 S& V9 P0 {: _! }' T2 h
6-6负采样模型4 S5 g: Q& _$ n$ T( ~! ?
6-7案例：影评情感分类(数据
3 V! V, k% k# |0 h3 L7-1基于词袋模型训练分类器$ x' _* k9 k! [5 G" {' n
7-2准备word2vec输入数据
, e$ t; p5 u6 _5 u& m2 y& i# H' D7-3使用gensim构建word2
9 C2 m# Q% ?. F$ n Q7-4tfidf原理
. T+ ^) B9 o9 ^0 c U" j- p7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 ?$ t$ G j( l% B0 \7-6GAN网络结构定义7 }0 k! o- s# _# Y+ {, Q
7-7 Gan迭代生成, q$ V1 z. }7 F& m4 W [
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 i, a8 b) @" T: x
7-9DCGAN网络细节
( T; C! W" J+ r% w4 L- I4 \- H8-1 RNN网络架构; y. R. z9 y3 B1 S6 p: C( x
8-2LSTM网络架构0 X4 K- Q# \7 ` Z! Q
8-3案例：使用LSTM进行情0 T7 }5 q! n' N2 L# r1 O
8-4情感数据集处理
) c; N8 q9 ^8 H7 f- a8-5基于word2vec的LSTM模型
* ~. H+ l) \* K2 K) c+ J3 U' P4 A8-6趣味网络串讲（数据代
/ _1 Y" _/ C( T6 q0 D& d% e" M8-7课后讨论版( e. e0 h* T' Y8 ?1 y" K
6 p) R/ ~3 Z. d8 Z; G5 I
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〖下载地址〗
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