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7 p1 `8 I, {$ `& }〖课程介绍〗
+ I# D6 A9 i6 ]: Z5 W! E: y. y" r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战. j' R7 n& J; w0 f+ P- u
% M" y+ Q0 W1 l/ W1 v* h* @) J〖课程目录〗3 d9 q7 j# P; J$ Z
1-1课程概述与环境配置3 C( I- Z5 v( N2 O3 k
1-2深度学习与人工智能概述
6 N& x# |6 t; q+ _/ \9 p1-3机器学习常规套路, E- }0 R1 t B( N$ _" T2 o
1-4K近邻与交叉验证
/ K# n2 i2 E" o) ?; Q( r S: I1-5得分函数
% x$ H1 O/ g5 j( W7 `4 i1-6损失函数2 U5 M" r# W9 r9 e p+ s1 t+ t
1-7softmax分类器! |/ }" A0 G/ m; M- @2 z
1-8课后讨论与答疑
6 Z l0 e- Q; b4 k& t9 x8 \2-1梯度下降原理-2 E1 M3 Z* F/ r& p: d0 ^( X7 {
2-2学习率的作用-; A7 H2 k0 `! X- ]! z
2-3反向传播-7 b. j8 F2 b0 _9 Q
2-4神经网络基础架构-( e+ H% M7 ]& Y, }" X5 v
2-5神经网络实例演示-
- l% s4 e! P( C& P/ p$ e2-6正则化与激活函数0 A, L$ g7 x c: U0 }, C* s
2-7drop-out6 ]+ p6 E- d5 G3 E
2-8课后讨论
- v0 a2 i1 a1 G% R9 N* X3-1tensorflow安装' s8 [ x# C, c9 p8 D/ a% }
3-2tensorflow基本套路
. ^, k( ~7 F$ p: O4 ]6 o3-3tensorflow常用操作
0 e C' O8 ^5 }- X8 q7 |7 G3-4tensorflow实现线性回归 p' V( \: @+ p! S, T4 O
3-5tensorflow实现手写字体
% s3 x8 @: z/ q+ O; c& G3-6参数初始化
+ K, p8 I8 b- |, D: E+ V6 i I3-7迭代完成训练- m; D5 E$ R/ n) N G- s' M
3-8课后讨论0 H. J+ z5 z& c# z
4-1卷积体征提取
6 }! [. B$ p `, e4 z4-2卷积计算流程
; J2 j/ t9 y M2 v0 ^8 t4-3卷积层计算参数0 y4 Z' r3 s4 U1 J2 d4 v
4-4池化层操作
* h9 D8 }5 C" |& S7 E7 M4-5卷积网络整体架构
3 X4 t' b8 h; I3 Z: C, G4-6经典网络架构" B+ _+ R7 O) a* j* e# y- H" }- O4 L
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% ?# d: F: k" E6 [! O
5-2使用CNN训练mnist数
" s w+ Z1 |: ^2 D5-3卷积与池化操作" R8 {4 h7 }& O, t
5-4定义卷积网络计算流程
) z) J8 h3 L f' h6 @! o5-5完成迭代训练- N9 x4 s0 Y7 }: X- M- D
5-6验证码识别概述8 r# c! e; B* u D5 t+ P
5-7验证码识别流程5 E0 k a# K' J7 m
6-1自然语言处理与深度学: q- k% J- A" c$ S# n! Y
6-2语言模型
* a% P" g L+ O) e* V2 } ]6-3神经网络模型2 L4 {& k* R& b5 n/ e0 h
6-4CBOW模型
. F6 n8 P" s- y8 [8 J. d6-5参数更新- c# V# R ]8 \% [+ t
6-6负采样模型
9 O# Q7 R8 F) X; O8 {" a: s5 G$ y6-7案例：影评情感分类(数据
$ |4 X3 L" d9 c; f; I, A7-1基于词袋模型训练分类器
; X) J* k& C2 D7-2准备word2vec输入数据, k! h- S# |: Z1 n
7-3使用gensim构建word2 H* \6 g; @! T5 i- S
7-4tfidf原理
3 M j+ Z1 f, U( q5 R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; U; e2 Z0 ]$ b* f5 x: ?9 N7-6GAN网络结构定义
3 d5 ]6 y" u' L: ]- q1 t- s7-7 Gan迭代生成
9 c- z& F/ k9 q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; o- H$ Z8 h1 f5 i8 p
7-9DCGAN网络细节8 } h9 B/ J% C) [# A4 w* ?& n
8-1 RNN网络架构
' [' o; e8 v8 r B1 y( P: I8-2LSTM网络架构! a2 V; M# i! |% | A" g4 N
8-3案例：使用LSTM进行情2 I. K) T4 {. c" }: _5 k
8-4情感数据集处理
8 Y9 L3 Z( b& \ ?1 ~( _8-5基于word2vec的LSTM模型4 v" L2 b, C, h6 Y( X# m
8-6趣味网络串讲（数据代
2 N: F3 ?$ T. y6 d8-7课后讨论版
6 }5 _( Z+ m$ q) ^0 s& N+ x9 c0 F5 M# ]) }1 Y; i7 {9 w
5 Z) `9 u1 h9 W
〖下载地址〗
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