; U* O$ i# D" v( f* _0 Y: I: c
5 c. M+ J) r/ J9 N〖课程介绍〗% z0 z7 }% g# i) M9 u
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 M2 m" t7 C9 s* f0 F3 J! h. F
8 `( o9 q" F; s. V; I
〖课程目录〗1 T7 [+ ~. n. X/ H1 j9 a
1-1课程概述与环境配置& t- g0 O9 X/ m7 ?8 ^
1-2深度学习与人工智能概述
! Z4 ?8 P' n0 o1 y6 q2 s1-3机器学习常规套路
6 ]5 p- _, K0 h7 ?$ _1-4K近邻与交叉验证
# F: |, J% s5 g) a8 p/ y1-5得分函数
8 N1 g. ?2 Q& `# k: \' }; T1-6损失函数: D! K! p$ G5 Z- N* r
1-7softmax分类器, E/ v2 `9 \1 P7 N; b- f$ `: Y: m
1-8课后讨论与答疑
! t) w @0 L) w9 p- }1 y. P% Z2-1梯度下降原理-# U" D* Q2 Y8 {. `0 }+ Z/ y
2-2学习率的作用-# d/ p) J) }; f: O# p
2-3反向传播-" k$ W( o7 E& b, t0 F
2-4神经网络基础架构-
9 y! c. S0 e7 `" ^' f" S5 w2 V7 s' `2-5神经网络实例演示-
n$ z4 `$ }9 m' t( L; |% ~8 Z' R2-6正则化与激活函数* R n1 v. h. {- r: X
2-7drop-out
. b: V, Z7 L0 {) O- i' U& V2-8课后讨论
$ S9 `( \) R' r, o2 |' a$ F2 D3-1tensorflow安装
! j2 |; _; H9 z; M- l- k' s3-2tensorflow基本套路
5 S2 b+ ^) n# S; ]3-3tensorflow常用操作; s% ~: W) \7 G
3-4tensorflow实现线性回归9 [8 N5 K! J9 T3 n1 S0 o) ^
3-5tensorflow实现手写字体
; S0 [# w" f3 ~2 X, h! f: B/ w3-6参数初始化2 d7 Z/ } v, m' ~
3-7迭代完成训练# i. a& [6 A! E) t
3-8课后讨论6 ~! g8 s& R/ T- C) c6 U
4-1卷积体征提取( z8 W C# q0 K1 c+ c
4-2卷积计算流程" E. f, T$ D) O7 |) P' x9 j3 ?
4-3卷积层计算参数
+ B. [. [! X5 \2 `5 f2 h) k4-4池化层操作
- \/ {6 v, E3 Y9 e1 @. y4-5卷积网络整体架构7 ]" X0 x' D. E; A3 K) N
4-6经典网络架构
. l& a$ [8 c7 Z' E9 @3 e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& V' u0 x7 m+ a
5-2使用CNN训练mnist数
& U( D) x, f" _4 `; E5-3卷积与池化操作2 ?" M7 Q5 r! Q |$ u
5-4定义卷积网络计算流程
0 H" ^% Y7 `9 r# `6 L5-5完成迭代训练: U( F/ E- @8 A. ?
5-6验证码识别概述$ K4 x' n$ c9 W
5-7验证码识别流程
) o4 m/ i9 ]& h" C6-1自然语言处理与深度学
3 Q: k' S% i+ @) a/ |2 J6-2语言模型# k" @; ~0 ~" J% e; m
6-3神经网络模型
4 P7 f ] Z; M# x, Y/ N6-4CBOW模型2 P& L# s- i8 _- w) P9 K+ b
6-5参数更新
9 R8 X& x" P4 r( W6-6负采样模型$ ]; j5 L5 z% n* w$ V
6-7案例：影评情感分类(数据2 e3 P5 S0 Z& `$ H! L
7-1基于词袋模型训练分类器
0 v; [9 {5 A/ Z7-2准备word2vec输入数据
' w: M* u+ b, [7-3使用gensim构建word2
$ t1 Y) L- Q4 f# x# d; S! c4 S7-4tfidf原理
- K: {: ^9 s1 q' p% |4 s! J7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 l& Q% L' I8 \1 r4 G" I
7-6GAN网络结构定义1 | L0 o$ |/ Q* v" F
7-7 Gan迭代生成
2 i3 f9 L4 {0 R& `- X' x- O7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）: e) Q. }/ z) E( R& E
7-9DCGAN网络细节" `' q+ F/ t) Y0 [+ Y) J
8-1 RNN网络架构
" I* \! d/ X: q) r! Q8 N8-2LSTM网络架构9 n* L6 w$ q7 Q+ x3 e
8-3案例：使用LSTM进行情9 s& N, _' f: C% y6 @4 K; E
8-4情感数据集处理- i& R$ ~4 }5 J) k
8-5基于word2vec的LSTM模型
( {6 |! |. R4 g; ^, S6 R$ F* B8-6趣味网络串讲（数据代
5 J1 R, ]$ q& K$ @8-7课后讨论版
! }9 e$ E. o! \: O& s8 G2 e }( J) r& ?) E3 J5 \, T
9 {/ f7 |4 e2 p, Q: w7 p' i
〖下载地址〗
4 B" a4 ~) B7 C' f0 I; k4 {! y. ]! k, P" v
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