7 b- I1 ^, I3 n* L) I, z6 c) ?; o' u9 M/ m' j
〖课程介绍〗. J! V( y4 a6 f6 K/ 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. e% b2 i5 f# v9 x
. q2 D% F: b/ j9 _& h4 k) x+ s" s
〖课程目录〗/ P# N! {8 x% w0 r2 ^$ e
1-1课程概述与环境配置
5 Z- j' N5 K5 a- n1-2深度学习与人工智能概述! H4 x+ H/ M& |' C! U+ c+ R) v
1-3机器学习常规套路
5 D/ V4 z4 r0 I) ~1-4K近邻与交叉验证7 i) }* j J' W5 O/ O) [! q
1-5得分函数
! U& n3 W5 |# ]- t" x% x! A2 S1-6损失函数6 M; P8 z F* z8 z, m. I: `
1-7softmax分类器; Z; K9 @( ~1 C3 A7 Q P7 k, r$ d
1-8课后讨论与答疑
# V# v9 K& O- Z4 f2 `) y8 R2-1梯度下降原理-, n% N" y m& x3 f% ]- l2 @* t
2-2学习率的作用-
- q" c- K& S9 w0 V: U2-3反向传播-
# @! n7 \" ^/ w2-4神经网络基础架构-
6 X2 ]+ {6 l! M# @- V1 C- }% T2-5神经网络实例演示-
# G. T( v0 h3 A) T6 `3 i- ~! e$ b2-6正则化与激活函数
, \; F+ u0 N$ j* p' T7 u2-7drop-out
8 e8 l$ i0 `: S' S2-8课后讨论
/ C; G j( D; z( V; w" [3-1tensorflow安装( N5 ^1 x' M2 l# ]; ^7 F( X
3-2tensorflow基本套路) q6 g0 e7 R$ u6 U
3-3tensorflow常用操作
8 B: Q3 v4 w2 V. i, [0 D3-4tensorflow实现线性回归+ f1 D9 c; P$ b0 Z
3-5tensorflow实现手写字体
- M8 Q) Y7 m9 A" P0 P3-6参数初始化4 T: H0 l" ], s# g4 P+ ^ K0 X
3-7迭代完成训练
5 S% ~ R( L- O3-8课后讨论
( u8 o, A3 E: O: } [# X4-1卷积体征提取
5 E. i* i/ v8 r9 b4-2卷积计算流程5 N7 ]) f4 P) r3 _" X1 ?9 _5 @
4-3卷积层计算参数! w$ q9 m+ X3 t9 y V) W3 ]
4-4池化层操作
H0 r5 J" `5 e* R6 N) t" x# u4-5卷积网络整体架构
9 p( o" O: ]! m# G4-6经典网络架构
8 D/ Y$ I% u' Y8 n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' m2 l8 r: w* i* x- {8 d# j8 z5-2使用CNN训练mnist数
' @3 G0 A2 A- C5-3卷积与池化操作
D/ o T2 a9 p( k- P5-4定义卷积网络计算流程) y# g5 E' z3 W. j0 ^- ^7 ^! i% y
5-5完成迭代训练3 P5 i+ z4 Z. l( k# F1 r& P
5-6验证码识别概述
( F" j5 {4 q& y4 I( j- k5-7验证码识别流程1 j, V9 I/ i6 @
6-1自然语言处理与深度学/ ]3 ?- Q% g+ t: j& }9 N
6-2语言模型5 A$ T( W t1 f: \ z) y
6-3神经网络模型% a/ Z! \6 d3 z) ]: M, E
6-4CBOW模型
4 v* H, `. `0 }5 e6-5参数更新6 \8 `$ e& Y. q& [7 t' X8 g) d+ M
6-6负采样模型
" E( T: q: h8 _3 D3 o: b5 x# M8 t6-7案例：影评情感分类(数据# \+ b7 p' @8 H5 q% I
7-1基于词袋模型训练分类器3 \" h- N/ G [ z1 T! M8 e
7-2准备word2vec输入数据 V' E0 m1 {. u" D/ K4 r
7-3使用gensim构建word22 l/ B3 d! z# j9 V7 n- |8 {- X" X
7-4tfidf原理) A* k- w4 n% L! O
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) P; H i& o# K, u& T+ R$ K7-6GAN网络结构定义
) T5 u+ J9 U- z$ l& y; f$ R( U7-7 Gan迭代生成
& ^" L9 k! P" \) g+ t7 y5 G& i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, \9 m6 \/ C! v M) i( T7 w7-9DCGAN网络细节( ?! T7 |6 u& Y6 Y) i B
8-1 RNN网络架构4 w2 R% }0 A8 M# N) v
8-2LSTM网络架构
5 U7 W# E$ L5 d- P/ r8-3案例：使用LSTM进行情1 ^( B3 C$ F5 ]/ |* o* u
8-4情感数据集处理
! N5 k+ a$ ]+ A/ d8-5基于word2vec的LSTM模型4 [4 \9 e6 k7 V1 H. V8 y$ N
8-6趣味网络串讲（数据代
/ ]$ i) H$ x6 ~. C# j8-7课后讨论版
) [. g1 L) Z" x6 o& l3 s1 F: F
% A7 P8 M" h, V- s- `9 B# `5 j
; ?( h- ~9 i; M- q- `〖下载地址〗
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