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6 K" t! @8 }! @2 m' D〖课程介绍〗, O2 a+ x0 h' z3 j& `* D8 A7 \1 [' I4 X
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 o. F+ `: C6 {/ v, N0 p7 h0 S
" F4 A2 }6 |. Q+ U
〖课程目录〗% I% Q$ c o" s/ w
1-1课程概述与环境配置
' u/ r# p! z v2 [% h# C1-2深度学习与人工智能概述2 H# ^% \* |- i/ K: y$ @7 c
1-3机器学习常规套路
4 X' Q8 t( N# ?1 }1-4K近邻与交叉验证
8 U" k3 l9 r* s# U- L1-5得分函数& O" |7 A6 M* l% S* K8 L$ O) h
1-6损失函数
' _1 i# v4 n1 s: D1-7softmax分类器
5 ^+ ~* C8 x! O& G; A* {1-8课后讨论与答疑
* e' S2 ]; x' Q" ^4 n2-1梯度下降原理-9 L t7 U6 {/ E0 n
2-2学习率的作用-* w* \2 p0 d$ l" ~& i" |
2-3反向传播-, z, e$ n. D- j% B4 ^
2-4神经网络基础架构-! o$ f c4 h; ?) u/ Y
2-5神经网络实例演示-
4 [/ B0 z1 [ S6 ~3 b3 |2-6正则化与激活函数( ^; w+ z2 W* L2 u$ r N
2-7drop-out
$ f/ k% @3 O$ P+ y4 w# U2-8课后讨论
: I& X' J: P# g# @$ g3-1tensorflow安装8 m6 Q5 J/ C H% f
3-2tensorflow基本套路
/ p5 {& m5 D6 O. A( W3-3tensorflow常用操作
. h5 w6 D% H( ~$ @' H3-4tensorflow实现线性回归& M* z+ [! A9 ~
3-5tensorflow实现手写字体
$ w& M3 p' T6 o% h1 g0 t5 l3-6参数初始化
F0 t% L. f0 ?3-7迭代完成训练
% G( n# f) e0 e; u3-8课后讨论+ M$ n% Q6 V' H' x- X7 u. a
4-1卷积体征提取3 O: {8 ?( `9 F6 v
4-2卷积计算流程
- z8 l# _& @: d7 b# H4-3卷积层计算参数. a) _7 i h+ c0 X# R! u
4-4池化层操作1 W# t/ b$ i# t( T
4-5卷积网络整体架构% F& x1 Q9 e/ _ q8 {# j8 |- ~2 @& v
4-6经典网络架构
3 ?! p$ t/ F5 ]+ q0 C2 n0 W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: P0 K% R7 W2 Z. [
5-2使用CNN训练mnist数. }4 P7 N% A8 i3 s; ~: E) t
5-3卷积与池化操作
: L* `. @; [& q/ b) Q3 W5-4定义卷积网络计算流程
+ s y' d+ I9 ^' Q. w: d5-5完成迭代训练
0 _2 f9 _2 @% G% A5-6验证码识别概述
) G3 u8 K% D4 Q. H5-7验证码识别流程
+ d$ @- l0 j$ o) q, `6-1自然语言处理与深度学
0 s1 `- r' X+ q- y6-2语言模型% r/ o `. n/ \5 Z5 M& `# b; D" U
6-3神经网络模型2 Z) h% `! G! Y
6-4CBOW模型3 Y( J8 u9 X2 k4 l% U. [/ u3 e
6-5参数更新
1 A0 A6 U3 {+ j3 b1 N) K6-6负采样模型
9 O6 N! x7 m+ R3 B# H6-7案例：影评情感分类(数据' f' v, S' _: C! i! _
7-1基于词袋模型训练分类器
' v" ^+ N1 V; r7 l( |% c7-2准备word2vec输入数据
+ [, \3 ^7 \4 h( c# I9 L7-3使用gensim构建word2# d7 R7 ]# a) v$ `" m
7-4tfidf原理, x; K% }' U* ^% {# d$ b# y0 B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 B0 s9 e, c" ` `( Q: a* `7-6GAN网络结构定义
2 D; E5 L8 @8 f: k0 ~+ }7-7 Gan迭代生成' j( K% a+ U/ p$ G2 p$ K
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）: P- K9 j% G+ s# U
7-9DCGAN网络细节
+ H3 p. ~* x2 S' b8-1 RNN网络架构
+ o* W8 D3 C1 h3 O2 @# a1 z8-2LSTM网络架构
- f. v5 d% Y% C, c8-3案例：使用LSTM进行情8 R4 v% e5 X. s, @5 w6 g7 r: D
8-4情感数据集处理
1 Y2 }) c& }! @& L7 P9 R6 e) Y3 D8-5基于word2vec的LSTM模型
; R6 {& K9 Y. m! s3 Q8-6趣味网络串讲（数据代! c& m6 g5 k4 q- b4 ^# N, T
8-7课后讨论版
! M' b1 A; a1 x* B' Y$ m5 E" W! L2 B: ?4 h. l, K* B
; |2 M; G. ?- J7 k( b
〖下载地址〗& {! v8 `; }6 n1 h' q( K* G
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