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3 g3 i, i# n) P& T1 h〖课程介绍〗2 N1 k& _7 X, I
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 V. u* K+ K5 R# k% U
0 `! r1 s) k2 G+ r1 ]% ?〖课程目录〗
/ P* t9 r- m$ _7 U- c1-1课程概述与环境配置; h* g4 V5 m0 G+ \. Y2 D( A
1-2深度学习与人工智能概述
" p2 J0 U: @" M1 |( ]: k1-3机器学习常规套路! |# y$ N; Z# B$ [$ g/ w: C7 y
1-4K近邻与交叉验证
, |4 B D" q& T/ C/ ~- K1-5得分函数" q8 [% ? q/ ]3 w
1-6损失函数% w+ U3 K% C4 b/ g5 I
1-7softmax分类器/ S$ k. J( a1 S a* l' }
1-8课后讨论与答疑2 K% c" T) W+ V( R$ W
2-1梯度下降原理-
- I6 z' ?$ A0 x2-2学习率的作用-
5 R- X X* s/ i4 {' {2-3反向传播-" W0 X- y0 e, @) Z7 X: d: E
2-4神经网络基础架构-
/ b) s6 W! ^ e2-5神经网络实例演示-4 \6 p" Z# ]- L% |
2-6正则化与激活函数% |, l& |8 S$ X5 F+ ?/ N' O
2-7drop-out% F0 J/ u) e6 r; ~
2-8课后讨论9 g! b* S9 D! v8 J! v' {
3-1tensorflow安装8 T B& d8 M8 t7 f
3-2tensorflow基本套路
}0 m+ o: } b0 ~3-3tensorflow常用操作
1 z+ Q$ S2 H6 W% ]! T \+ R4 @3-4tensorflow实现线性回归0 N/ e1 X! b7 [. D7 }
3-5tensorflow实现手写字体1 g/ P& ~# f% t+ q' E) Y6 B
3-6参数初始化4 G$ d0 `: l2 E( t, a$ \2 d2 d
3-7迭代完成训练2 O& C$ M# Y; F: b# L* f
3-8课后讨论
' H4 G4 ^6 s0 \8 g' y: `" w' S, K4-1卷积体征提取
" a, J$ v5 E# u( R. k! x) i! h4-2卷积计算流程 c# K7 t2 |/ r# {; g! w h. ?+ n8 W
4-3卷积层计算参数9 v/ y+ C- d! g9 W4 g4 _2 U
4-4池化层操作
; i% l6 T1 j8 C2 B5 i1 k% `5 j4-5卷积网络整体架构
2 M( j+ @: h( L% c& f4-6经典网络架构
' h v# }; n) t; i( s% n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 i# m% J$ e9 d/ ?1 u5-2使用CNN训练mnist数
- p. x3 w% R, A% V) ~4 V9 h5-3卷积与池化操作) q# d5 z r9 k! e" T
5-4定义卷积网络计算流程$ s& B# s) N- E6 c- B5 g* u
5-5完成迭代训练. f3 @ @5 _$ L! A2 K( G
5-6验证码识别概述
$ z8 Z$ b2 |! Y6 f- ~" N7 t+ D1 }5-7验证码识别流程6 C" n/ i6 w! G# G
6-1自然语言处理与深度学3 {" t e6 m; {( x% V
6-2语言模型
8 a M) Z$ R: f/ C8 c# B6-3神经网络模型
* Y" \$ z0 h" B1 A' O4 U- a7 S w6-4CBOW模型
R' x3 T; M; f4 G5 c6-5参数更新4 e/ W2 T2 C' O
6-6负采样模型3 s- \2 \9 B6 W+ Z/ W3 O
6-7案例：影评情感分类(数据1 m/ \1 H( k% L& h
7-1基于词袋模型训练分类器; l* C: C" ?( E; w4 a1 ~4 z r) z( I
7-2准备word2vec输入数据7 K9 v. Y# s/ O5 p. ^
7-3使用gensim构建word2
. K1 b4 ~+ Q1 [" e: j+ E' ~7-4tfidf原理 u! j; \/ M" e; ?1 ?
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) D& E* l" @% J# Y( w* Y5 c* f
7-6GAN网络结构定义
9 B) Q0 D+ y! T" m7-7 Gan迭代生成2 ~, B* p+ O6 W$ H% P
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） W1 N2 S. W" s9 |7 \. y
7-9DCGAN网络细节
# w1 k$ a. H$ H, Y2 ?, z# M" f8-1 RNN网络架构: `- k b% f' r3 a$ w; `, ^% ^
8-2LSTM网络架构/ A4 \$ j3 `) B4 Q; V
8-3案例：使用LSTM进行情/ y- I& v9 \9 K z- Z( V
8-4情感数据集处理9 Q7 F/ W' `7 j; V
8-5基于word2vec的LSTM模型
% z* p% {8 |) b. @) j6 T4 Y5 f7 i8-6趣味网络串讲（数据代 O+ v( L9 C' ?4 @! p+ }/ x
8-7课后讨论版
0 ^, z. y' w1 H b; v" H/ Y" g9 W
- @# q7 g+ Q- A$ X ^# C# o1 w ]8 ^0 @1 B- s" g7 r6 s, N
〖下载地址〗
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