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+ a- S e& d& K" ~! q' }〖课程介绍〗
8 V/ o' O+ ^0 {4 L1 V, C$ y9 a此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 P. |; c! G& M# F: p- ~
2 B' ~; D! z d* y2 [1 W4 b
〖课程目录〗
, t- \& c) `' T6 R1-1课程概述与环境配置
% p: A' B! k6 t4 }1-2深度学习与人工智能概述: Q% {# I3 F: w; r6 _0 P
1-3机器学习常规套路" R h& M9 o, ?3 s6 q
1-4K近邻与交叉验证" l' z, @$ H3 D. `
1-5得分函数5 b. I0 C9 c, k K# M6 a/ K+ M
1-6损失函数
2 A) u) m7 j1 e0 Y1-7softmax分类器
9 `" q: D* g- Q) q2 F% \1-8课后讨论与答疑* A4 U( s! J! `) W. o Y- a
2-1梯度下降原理-6 F4 `' a, z, A: k( E
2-2学习率的作用-
/ U5 p" @! s" S, K2 z. ~2-3反向传播-
! K! W7 K4 Q- l0 ~2 ?# }2-4神经网络基础架构-; i) B$ ]% ?- e5 _% S( W
2-5神经网络实例演示-) ?* o6 I. ?3 ^
2-6正则化与激活函数
( w8 [& ]6 x8 Y' z7 m- K2-7drop-out
% n' P% k- T) z3 Q( G9 m2 }& Z2-8课后讨论* @, t( V! q% ~+ G6 x% y
3-1tensorflow安装
# v- [9 B/ C5 F; H" E3-2tensorflow基本套路 e. R( f' g& @+ Z
3-3tensorflow常用操作
7 K" p- D/ o7 B% S7 l9 C" z; O3-4tensorflow实现线性回归. R3 k( g1 H6 g; u9 T. v3 q
3-5tensorflow实现手写字体
3 o/ g. M7 ]1 \ H. l' q2 \% {3-6参数初始化
6 [5 x& B2 ]: c. t' {/ J5 f9 i3-7迭代完成训练1 D1 d& E# x& z0 d
3-8课后讨论
5 u) x- u, N' _# Z) X! E4-1卷积体征提取* v7 B8 w4 J0 i, k+ V
4-2卷积计算流程% L4 \! l( N, @# Y. A( _
4-3卷积层计算参数
( s/ G" y% _$ i; B4-4池化层操作
1 f9 Z3 s# [0 C4-5卷积网络整体架构* _( s3 h& J2 ?7 m) j( e
4-6经典网络架构
" b! T/ F4 G! n7 _) A0 u0 `1 V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 d# s. P4 A0 N; {3 W
5-2使用CNN训练mnist数6 o. Q3 J: k- v5 g6 K, V& P4 I* v
5-3卷积与池化操作
5 `6 ]/ B& u" [2 P5-4定义卷积网络计算流程
8 Y7 O; L# e' `5-5完成迭代训练: X. o/ }; v' \3 P
5-6验证码识别概述, u( L* t+ O6 q9 y* |4 b
5-7验证码识别流程' h2 E7 N/ F0 Z
6-1自然语言处理与深度学
1 y4 ~& u: U# N/ B* H6-2语言模型
1 d8 J7 l5 A8 \# G6-3神经网络模型
1 w& L% }# P( E6-4CBOW模型
/ P, W" p5 s* U7 y, z4 H+ T% I2 K6-5参数更新* S# ^# \9 g# F( A% b3 s4 M
6-6负采样模型8 R8 L' B+ S+ D0 J( x
6-7案例：影评情感分类(数据
' m) D |; v3 \3 i* [# X; x7-1基于词袋模型训练分类器 _8 C# D0 h, e0 E+ a( b+ A( E& Z
7-2准备word2vec输入数据
" J8 t" ?9 B j! F7-3使用gensim构建word2$ Y& S( R0 E9 L) b# Q0 ]
7-4tfidf原理
, U, E7 _5 N& u% g! R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 ~( i/ y& H% f% [% S# B' y
7-6GAN网络结构定义( |& Q4 T& y O9 B
7-7 Gan迭代生成* L l! I0 r# z) |; `* p3 ]
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 t$ w/ q4 N3 g6 M/ j
7-9DCGAN网络细节: {0 J; e+ e2 ]( I
8-1 RNN网络架构( D4 G# n& ~7 ]- F- R
8-2LSTM网络架构& u' J! }$ }& x0 c
8-3案例：使用LSTM进行情7 H2 a S J& j6 a9 u
8-4情感数据集处理
$ P8 G- N$ K# v/ }# H8-5基于word2vec的LSTM模型
, k5 l: q7 ~; R) p4 L2 d3 R& U0 e8-6趣味网络串讲（数据代
5 T. N1 J, W+ j4 k6 n! k+ O6 |1 v9 ?* x8-7课后讨论版
2 m! z" y; _9 J; T/ e% g D% X! _2 v' m+ z
$ j3 @5 G0 k4 v p; N
〖下载地址〗
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