3 h% u% ?1 ~* B* T
; K1 k( e) p. j& J# Y: D〖课程介绍〗; @2 j3 v/ Y& H4 F! Q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; V* Y8 Q: {- k9 D- k( `" R1 z
- J# ` `! G6 H〖课程目录〗
3 q% g, ]4 Z( X( A1-1课程概述与环境配置
4 d2 c( C6 l2 m/ |5 o, z! v7 Z0 E1-2深度学习与人工智能概述
: c0 F- k) x0 Z, S- w- E' O2 S1-3机器学习常规套路
D, ~5 q. a% {4 ^3 l1-4K近邻与交叉验证
- H' f; i7 N6 m) E0 B* R& K% `1 r1-5得分函数
. d- C4 [; r& G4 l9 R" J# _" k1-6损失函数& z4 w0 `: h" m5 J+ \# p
1-7softmax分类器# X# o8 q9 m5 z# I, f$ z4 f3 y9 `# E8 w5 P$ G
1-8课后讨论与答疑2 I4 `4 k6 _) F
2-1梯度下降原理-
4 J) P) d, V. {# s% o }1 e2-2学习率的作用-
" \/ ^ ^5 r+ r# e: q* S6 K, }* v% J2-3反向传播-
3 r P2 V; i2 ?" E3 o& t2-4神经网络基础架构-
; u% Q+ K4 I/ f, e; S: c2-5神经网络实例演示-
0 |5 t! W: J/ d A0 ~% W* g2-6正则化与激活函数
5 w* N. o3 |, }9 n- e/ R( s$ c2-7drop-out: w* |( V8 N: F6 ]1 q
2-8课后讨论
2 l6 G- ]& A2 A1 O& ^8 A6 R; E+ }3-1tensorflow安装; q1 d& \7 e2 T* Y% Y
3-2tensorflow基本套路
; X. G, b" v9 n3-3tensorflow常用操作/ n$ k. u# S' I- q
3-4tensorflow实现线性回归) Z7 ]- _; }$ t' a2 ^9 I
3-5tensorflow实现手写字体; w m& I" D; e# ^6 `, O9 X
3-6参数初始化; }8 ]% m4 d/ C! U
3-7迭代完成训练
0 g. A' S4 \) j! g6 m) _- A; [3-8课后讨论/ y; i1 i; [9 u7 i
4-1卷积体征提取
( j! ?/ r2 o' `* I ^4-2卷积计算流程
3 O$ t* L0 }; i( X2 `% P7 e4-3卷积层计算参数+ P/ H, [, i. R
4-4池化层操作: j7 V: F+ r+ |( a
4-5卷积网络整体架构; U" q. H& t( |9 p
4-6经典网络架构 {9 D9 F+ q4 X( o) s) n2 C) r# S& [9 G
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 N* c9 e, H" g6 J
5-2使用CNN训练mnist数0 x+ n" ? p$ }+ n
5-3卷积与池化操作
" l( j2 i/ d" D6 q8 X+ j& v5-4定义卷积网络计算流程3 R3 p q ?+ y/ I
5-5完成迭代训练5 F2 {& J9 e$ ?( K$ Z
5-6验证码识别概述0 D) b: Q4 d, q k8 S
5-7验证码识别流程
8 j; s4 T( J8 ~' v* I# S6-1自然语言处理与深度学, C" Z& Y5 V* C/ G4 L
6-2语言模型% \" I' M% z( X* c9 _
6-3神经网络模型( Q1 l* B Z" V. J3 b
6-4CBOW模型
$ c/ w% S, h( U" r6-5参数更新8 f( G) Q0 m9 {/ n8 O+ l9 d! Y* I
6-6负采样模型& ~; U: v3 U9 w3 A0 a
6-7案例：影评情感分类(数据7 M1 }. k) n" u
7-1基于词袋模型训练分类器- i4 j& S7 y( r0 i, T
7-2准备word2vec输入数据
) @5 @5 n! p( n8 E8 V7-3使用gensim构建word2
( G% g. S2 Q1 x, Z' p7-4tfidf原理! C0 L1 l' M9 T1 g& m7 A$ t
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- j* C8 {% L8 U# E7-6GAN网络结构定义
& z" `: d4 S7 F4 L7-7 Gan迭代生成
* K# }& M& I0 V$ q# b& V2 `1 q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 x# J- M$ J: [$ v! T1 _. K# |7-9DCGAN网络细节
6 ]; Z; t- H- J z7 \8-1 RNN网络架构- o( `$ I& K$ L4 w( J" r
8-2LSTM网络架构& s) y; d4 g' J1 V
8-3案例：使用LSTM进行情
8 [+ G5 _& F; F: Z+ Z9 _6 K% D8-4情感数据集处理
3 x% H9 r" t: n* g9 Y8-5基于word2vec的LSTM模型( ]4 T5 ~7 C, l& M6 `2 p' D9 w
8-6趣味网络串讲（数据代2 `7 t' p8 r- I" w
8-7课后讨论版
; m* D+ _! ^8 |. G2 j: I% {
' W% g6 ~" y/ e6 {( ]6 |: r: X8 f3 V
〖下载地址〗
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