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% A S, _. Q9 u% H7 q〖课程介绍〗, m' x% y' k) V; R9 A9 o
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) u7 k8 V1 B8 _6 d
7 h/ g& V. V% t/ Y3 y \9 m2 i
〖课程目录〗
8 ^2 a. V4 D5 O: `$ H9 g! d5 n8 a1-1课程概述与环境配置
2 j+ m a- V% X% N1-2深度学习与人工智能概述& k3 i+ O/ j& o% d0 t
1-3机器学习常规套路
; q2 O, Y2 Q1 X, X, x: ~1-4K近邻与交叉验证
W8 S, l8 q6 l1-5得分函数" V- C9 J4 O' S4 Q2 p
1-6损失函数3 W4 s$ B( S( _: g! B( r. v# N
1-7softmax分类器3 a) ~6 K2 B( k6 E3 K+ O. `
1-8课后讨论与答疑( C9 x# \. Q$ `3 y7 a
2-1梯度下降原理-% H m* ]: v( p1 f
2-2学习率的作用-
* @. G8 d# T' L% X2-3反向传播-
2 U& m* ]% u3 l& d1 T, e M2-4神经网络基础架构-
, ?, o- }' s! d, _/ y* i2-5神经网络实例演示-1 F9 W7 @3 F' S
2-6正则化与激活函数
5 ^; g9 r. L# `) K7 k& x- u2-7drop-out
\+ q) ^" K v$ f( n% V9 |2-8课后讨论8 i, W7 q0 F( j1 |( C, @. z* k
3-1tensorflow安装
r4 K8 [% R6 O: Z' s7 T$ E/ C3-2tensorflow基本套路" M% K$ x; b# ]( r9 q% n7 Z
3-3tensorflow常用操作
, Y! V4 b I+ |/ r8 g+ n+ q$ t3-4tensorflow实现线性回归
! _$ ~2 d6 h- S4 q9 y3-5tensorflow实现手写字体
j' k9 D+ y* f4 q3-6参数初始化' P! F: M+ n9 R9 C4 i5 s
3-7迭代完成训练4 E2 c4 B: h1 C4 d& ~4 k9 L; B
3-8课后讨论
9 c2 r0 {/ g9 X: s D4 W' F4-1卷积体征提取! X; r7 U+ S# t& r8 i
4-2卷积计算流程 e) [$ ^ c5 ] G: E
4-3卷积层计算参数% ~4 i' d6 n* O
4-4池化层操作3 O; o! y+ {0 o- E: M. L6 s
4-5卷积网络整体架构
3 I7 C9 l b0 r& |) V* B e# t0 `/ B- ^4-6经典网络架构
5 }/ S9 J% R- q4 S" M, R) F- ]5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ z# x: h" H& v- u' L5-2使用CNN训练mnist数
0 U8 p1 X2 E+ p' a4 I5-3卷积与池化操作$ Z7 Q' Z, h" z2 F
5-4定义卷积网络计算流程% E3 R4 I& B( a5 u- ?! _
5-5完成迭代训练
' a3 Q+ b, I+ i% Z6 ]2 H5 g5-6验证码识别概述( ^3 h e t1 H9 W) U! j, H" G, [
5-7验证码识别流程3 q+ q1 U- ]# i* i
6-1自然语言处理与深度学
2 b7 v, a- n" n0 I4 M% O6-2语言模型
1 v8 R, {& ]4 E. T- ]5 v2 A' j6-3神经网络模型# ~# b! ^ w. t
6-4CBOW模型
1 ~: a( p6 I' ]6-5参数更新
7 f) k5 q( A. Y- F6-6负采样模型
0 Y2 c! W# K- V& e6-7案例：影评情感分类(数据
* d; ]: u5 e) U4 A7-1基于词袋模型训练分类器
7 V8 M/ O( D4 I7-2准备word2vec输入数据
% }3 L# r4 T8 r. q1 t% C7-3使用gensim构建word2: M* K* G; g" H% W( R1 v# A* _
7-4tfidf原理# U* G& f M! X. e, M
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ l6 b/ k/ V' s5 p: d, q* _7-6GAN网络结构定义
$ k1 |! o( k" x* e& q$ A7-7 Gan迭代生成
* O5 {* g; I2 b8 Q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 U& }1 c8 w# k$ l7 C7-9DCGAN网络细节
0 p* D& q4 H# J; ]2 i8-1 RNN网络架构! k1 ` K( _$ x# i/ F5 N5 x
8-2LSTM网络架构
8 e' }4 f! \. P" j8-3案例：使用LSTM进行情
; ^; C# n- `8 q# U: F8-4情感数据集处理
9 s, r; e) V. F, z4 X8-5基于word2vec的LSTM模型" F& A6 m1 M$ k' o( H! U6 B% n
8-6趣味网络串讲（数据代
& Z8 X! E# \' ^/ i8-7课后讨论版& ]$ R! T- U, o( ?8 H4 v& c" B
1 ]/ Z- C) L5 A8 o4 w3 `# E d. h1 x
〖下载地址〗
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