2 T0 r2 v n( K9 c. g1 Z( F
! a9 D% O% {4 z4 q" t
〖课程介绍〗. z4 q' B3 u# [* O w0 p2 P. |
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战5 X" g# E# J/ |
! @8 c9 g0 I: X/ c) V/ v〖课程目录〗- ?' ?$ N. ~) o4 y& @4 s8 \
1-1课程概述与环境配置& V U1 v& L$ z' T
1-2深度学习与人工智能概述
3 f5 n, G* ?0 g1-3机器学习常规套路2 Q: [* |( ]! r' S
1-4K近邻与交叉验证
. s: E! p, b- R1-5得分函数
' G) |$ m2 }- V6 N1-6损失函数5 X: P1 g7 p" x& x; ^8 O7 X4 l
1-7softmax分类器; t) J, q; y) y2 {& c7 A: K7 B9 e
1-8课后讨论与答疑5 S! L- f3 i' |. C) R
2-1梯度下降原理-$ w+ r! G$ i% p: f
2-2学习率的作用-
, }- v4 O0 C( M# s) M7 O n/ Q2-3反向传播-
/ y( ?8 d* \* P4 P- e$ C0 k2-4神经网络基础架构-# N: m- Z; Q7 Z' p8 K
2-5神经网络实例演示-
8 \$ y9 O0 J9 b2-6正则化与激活函数" d# C' W# L( O* N) U- Y, J* o6 `
2-7drop-out
! @3 L( j6 o7 b8 J, Z' U2-8课后讨论
9 i- X- v: l" ~: @8 K: X3-1tensorflow安装* W( x3 y0 k: d: ]1 z
3-2tensorflow基本套路
O3 m8 S4 ~1 G0 ^' Q' V D* H3-3tensorflow常用操作( p- o1 u& h! _! Y' B5 z' X# {$ [2 {
3-4tensorflow实现线性回归5 f; @! `* l" D8 w! v7 _
3-5tensorflow实现手写字体* a0 d5 q1 k/ K+ n( X- C
3-6参数初始化
4 p0 ?* a$ ^9 N/ w) y, |3-7迭代完成训练
3 p5 n4 Q2 e% V3-8课后讨论! l2 N& f, ?8 F& d( z
4-1卷积体征提取7 }3 d% ^, Y1 P' |/ h5 m' s
4-2卷积计算流程
. N! \, ?+ y; t; X1 p4-3卷积层计算参数0 q+ e D( W$ ~. H, G5 W2 g3 G, W
4-4池化层操作) D; L: i( P$ F! V
4-5卷积网络整体架构
* a. h q9 @* q4-6经典网络架构
# y7 G9 E* T0 ~* v$ Q5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: a% G9 q8 f) w9 K1 A5-2使用CNN训练mnist数
# K$ [7 |+ r+ h' c. E+ ^% c5-3卷积与池化操作' i7 y% d3 F) |% f6 b, O
5-4定义卷积网络计算流程% E3 ?5 s5 v _& M6 A
5-5完成迭代训练
2 |/ y K( h# [3 M5-6验证码识别概述+ {# x$ P( E) k" }# X& }
5-7验证码识别流程
, i' W) u1 v2 J7 n6-1自然语言处理与深度学
: u# n- S4 C% H$ O- [1 O6-2语言模型
7 S- O; I$ B l- `6-3神经网络模型
2 c7 Z" N: n+ P. n' L5 k6-4CBOW模型2 D8 d- {- N+ ^+ m( J c
6-5参数更新
# f( u! f0 W4 `* x( I) u) z6-6负采样模型2 ], y2 b% v# @/ u, T5 `( H
6-7案例：影评情感分类(数据1 e" L5 _/ O3 f
7-1基于词袋模型训练分类器% e, Y5 h8 b4 W8 r& A/ d& p' B2 q
7-2准备word2vec输入数据 g1 m& ~4 r; M/ Z# q4 D5 [
7-3使用gensim构建word2
6 K& a* n# J$ O+ T* k2 w! T4 ]7-4tfidf原理# G* X6 f( `) {' z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% q$ P) Z0 D m7-6GAN网络结构定义9 s% X. ~ [# e0 }( h
7-7 Gan迭代生成
3 H; i( I- \2 H7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. r9 c9 g! e1 r" i7-9DCGAN网络细节* _) e# g5 R3 s
8-1 RNN网络架构6 E1 M) x+ N9 f- S9 [9 @/ o1 {. c, k
8-2LSTM网络架构( q! @. b4 A+ T a. q) s) g
8-3案例：使用LSTM进行情
& x) S) F( F5 {. P8-4情感数据集处理) ^7 g$ A o/ W5 ^$ D$ F# W8 d
8-5基于word2vec的LSTM模型: }9 A( ?- ]/ C4 [" ~
8-6趣味网络串讲（数据代
/ a/ y$ v A0 I. v8-7课后讨论版
& I9 H: q3 S* Y! `3 V$ [+ g9 f7 _9 q! |4 `3 z& H9 m
) @- _4 c2 @/ Z( l
〖下载地址〗
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