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6 b6 O5 A# f; n' F( I% ]+ t6 U〖课程介绍〗7 X3 o% H' }6 Y6 M2 H$ F# F6 V+ D
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 N4 R3 `$ w4 K/ ^
( \6 R& n+ Q. Y4 s! S* o9 K
〖课程目录〗
# M5 x9 E* R' L1-1课程概述与环境配置% ?: w5 k# k8 [8 A' E/ G& B+ ?/ t; ~
1-2深度学习与人工智能概述
3 x, P) ?# J2 E/ [+ L8 z3 ?6 h1-3机器学习常规套路
1 l9 [+ `! K0 o( `3 Y1-4K近邻与交叉验证
7 z2 e4 c& i" Q( u6 X; k; r4 e( P1-5得分函数' _5 r- \- S% I; q8 g. r2 I
1-6损失函数' ?5 E5 }: y5 p5 m9 N, T4 G
1-7softmax分类器
7 P+ \/ K z- m+ j1 V1-8课后讨论与答疑4 H( C4 l/ B* |, v( q$ F8 _
2-1梯度下降原理-- ?8 y% e# _! r" q b
2-2学习率的作用-2 C) q% ]! _( W% ]" n: D
2-3反向传播-
2 o8 V4 z1 l# w# P4 G2 C+ X. k2-4神经网络基础架构-
( C `/ T1 }$ p5 Z2-5神经网络实例演示-; ]" n, b" l1 y# U8 @+ g
2-6正则化与激活函数
! _1 C' Q& R3 ^6 z* ?+ o5 }2-7drop-out$ C; A$ S$ s- V$ x J
2-8课后讨论9 q- n# E/ m1 k. S' a. | e
3-1tensorflow安装; ^7 N! u: E& H) `2 M5 J& j
3-2tensorflow基本套路 t1 I+ h( o3 G% d
3-3tensorflow常用操作
& A0 G E9 N' l6 G/ r# ~( w+ J3-4tensorflow实现线性回归
' v& R; e0 W; E5 D+ ~3 h3-5tensorflow实现手写字体! ~3 C6 }7 ?# s. @
3-6参数初始化 k6 j$ T! Y- f
3-7迭代完成训练
7 h2 a3 \; k3 ^* t3 e- H3-8课后讨论
8 N' a% |7 x" B; Y1 `4-1卷积体征提取: t! m4 |& e4 n0 F" M2 K3 W: l
4-2卷积计算流程# U' z% [/ ~# V! W
4-3卷积层计算参数' \. y/ j% q& W( y- @3 m
4-4池化层操作0 }' V% G' y$ c: q6 v
4-5卷积网络整体架构
( k/ u! a3 h4 G, l( O% |4-6经典网络架构
7 I& T# ]# j7 q9 o# Z& J5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% p- a/ b) V1 C; L( j5-2使用CNN训练mnist数
0 Q+ _* z0 H4 J, u, r- |5-3卷积与池化操作
7 M. l- Z3 Q) s4 b( S a3 k3 x9 b3 T4 g5-4定义卷积网络计算流程2 Y1 f1 }/ O( S& Z6 {
5-5完成迭代训练" O' X# U& ~" y
5-6验证码识别概述
4 W5 m8 M: h& Z4 d8 L& e5-7验证码识别流程
- ?* O" m( `% G0 f* f0 P6-1自然语言处理与深度学, T. b% p R2 d6 Y+ o: K6 x, D
6-2语言模型4 W: _9 h; A8 v8 ` d$ M
6-3神经网络模型& ?* m6 a+ z" c
6-4CBOW模型
- h7 B' q+ w- @: w4 U+ f6-5参数更新' B5 X7 T: j) P$ k0 _( t* ^+ c
6-6负采样模型4 x! t5 _# b$ _, V" g
6-7案例：影评情感分类(数据* s0 O/ U0 p% i4 E
7-1基于词袋模型训练分类器. p' R% W+ [' n, K% b y
7-2准备word2vec输入数据
9 B" r: ]! x: m$ q) V) V. f5 n( I7-3使用gensim构建word2
* E4 ] r5 ]- P5 n/ L S2 h5 } D; ~4 Y7-4tfidf原理9 D3 P% w d( W4 C/ B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 ?7 _) |# t% q; d: U1 z" o( H7-6GAN网络结构定义& ^0 M. g I/ F7 G; u
7-7 Gan迭代生成
9 H) K1 x G% m6 f" Y* D2 n. J7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. a2 O6 q. L( a# R! r
7-9DCGAN网络细节, a9 D6 t+ N2 ?% q4 q5 ~/ O: @' Y" Z
8-1 RNN网络架构
, ~/ o4 c/ J( z4 w2 I0 | e9 Q8-2LSTM网络架构 ~' J3 y0 N5 h+ Y; R1 a
8-3案例：使用LSTM进行情
0 n+ T! [0 B$ v# O8-4情感数据集处理
9 B! k2 t! N/ C8-5基于word2vec的LSTM模型5 J% A3 H& M! U3 w+ ?
8-6趣味网络串讲（数据代' M- b! U: W. {1 w0 J
8-7课后讨论版, r, P9 r$ v6 f# ?' g! g
' j8 w/ w8 h. F' R
, ]. L* f8 r$ s! f# e/ u
〖下载地址〗
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