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〖课程介绍〗
/ T* \+ ], D* M- Q5 k, C此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 b$ ^$ a' r* O R$ v$ Q3 \2 @1 m
6 @" {1 l2 o3 g3 L5 h〖课程目录〗/ r" ^5 q2 O) u# P& j# s
1-1课程概述与环境配置6 o1 k! A1 p X- y; u
1-2深度学习与人工智能概述 W5 z: }; \& p2 f* g# x# t
1-3机器学习常规套路
0 k7 j) Z+ m% ^' w2 y1-4K近邻与交叉验证- H2 _& l) l8 x, j
1-5得分函数# [) o. @ S A$ Y$ H
1-6损失函数
/ E5 q1 p2 i" Y5 ~1 x; P1-7softmax分类器
( B2 `6 Y# F' o u6 d* H- U1-8课后讨论与答疑2 P) n Q5 {4 @& l/ [# U& y W4 g* u
2-1梯度下降原理-
6 k$ m. O0 G; B* z2 m) V2-2学习率的作用-
$ ? O$ I, |7 d: t2-3反向传播-5 S% L$ W6 I! j
2-4神经网络基础架构-
/ V3 P' \. `2 ?, ^8 e7 z2-5神经网络实例演示-
: g' {; F* T* z: B& o; L2-6正则化与激活函数
% T% Y% l, n4 w7 g2-7drop-out) o: }6 i: t! W6 }* \$ D
2-8课后讨论
1 m% K4 B9 i$ h3-1tensorflow安装
7 Q1 W% p$ \/ ~2 c, D3-2tensorflow基本套路
" o1 v; G1 A2 q1 i: i( q! H; f; |3-3tensorflow常用操作
: u6 E5 a' {+ `3-4tensorflow实现线性回归% L' D% O" b% X7 D" ^4 I* T
3-5tensorflow实现手写字体
% s; c' C1 D) y: a; M) E7 z$ ]3-6参数初始化
+ g5 o1 [) O; c ?- E3-7迭代完成训练- [9 ]% W9 n, s8 V! Q
3-8课后讨论
% P$ s$ Q9 }' R" Z. F% n3 v4-1卷积体征提取0 O5 ]9 ?2 N% A& Z9 P5 h) Q5 C, R
4-2卷积计算流程
% I: ~/ E" Q/ v* E6 ~4-3卷积层计算参数
0 b+ m# h, f% @8 Q, j4-4池化层操作& j! b# n' `0 D" E9 o
4-5卷积网络整体架构 x! y+ `# A) w5 G0 d6 S
4-6经典网络架构
$ O- y* ]& k( K7 Q! o5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 u7 U. @. ~5 Z
5-2使用CNN训练mnist数
& W6 H# F; v% M! @+ c% i& Q; r5-3卷积与池化操作* h% R2 x% V/ m5 u" I
5-4定义卷积网络计算流程
; \0 `2 L+ z1 t: ?5-5完成迭代训练6 [( ^) z0 |" ]& @) B# \; y+ K
5-6验证码识别概述
& r3 [( j7 w8 L' j5-7验证码识别流程0 ~' h6 ]. k* ]
6-1自然语言处理与深度学
; y' Q* h' {6 `7 X6-2语言模型
% a4 \, i2 b3 w& b6-3神经网络模型3 f( Y) m+ I o0 y: E
6-4CBOW模型
3 ]9 Z0 L: T9 o- ]+ K; r, e- n+ F# x m6-5参数更新+ d( H6 ?9 f2 h/ u, J: ]6 L+ B% R
6-6负采样模型: \9 B# u+ p- b" ]9 R. Z4 ^
6-7案例：影评情感分类(数据( A' [( Y! K/ y5 f
7-1基于词袋模型训练分类器% g4 U. H* t' i* ~5 V
7-2准备word2vec输入数据! t5 w7 p8 F/ J; ^5 U
7-3使用gensim构建word2; C. n$ g; p. b; F- M
7-4tfidf原理
$ G! `4 B! b% K. e8 L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) n$ G; _1 g$ K9 D- q# t2 T" P
7-6GAN网络结构定义8 y; T. y4 g. p) K, q
7-7 Gan迭代生成
5 h; o8 K! @7 [' v7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& f+ }7 k; X. Z9 I# X" Z6 j' q7-9DCGAN网络细节
2 D5 M3 [1 K% k* x( l8-1 RNN网络架构
) Z- P6 r$ T3 s/ u- P( I4 A8-2LSTM网络架构( b& y& Q8 p/ y. }$ V
8-3案例：使用LSTM进行情
/ O6 w" y4 C l- [8-4情感数据集处理
, B# e: C& [( {% o4 N8-5基于word2vec的LSTM模型
4 B( S9 E$ u3 E8-6趣味网络串讲（数据代
2 p/ ^4 I- g% p4 P8-7课后讨论版
) Y1 Q% F! Y% H7 G% w& R( J6 P! p$ u3 ^- d2 |
8 W5 t7 ?" ^ e* U. u
〖下载地址〗
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