7 N9 }6 x# {# S2 u/ K3 [
2 p( r2 k/ x a" _9 X〖课程介绍〗
6 e9 R$ M" p1 X* m0 ~8 r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! @# h1 Y) F r y' v
2 n& [/ d2 X1 R1 ^* j2 Q, k
〖课程目录〗
6 M+ G0 A5 Q% R; w& V& j% Q1-1课程概述与环境配置
; r8 t5 F" ]* e/ \4 H1-2深度学习与人工智能概述+ \1 M8 \/ [0 ^* m( o& n! ?
1-3机器学习常规套路
8 w0 ^" `5 a, P, r9 c5 H }0 p' _1-4K近邻与交叉验证. E" e- n8 y% e! S# F; V+ s3 s- _: F( k$ g
1-5得分函数3 N" {1 f' t, v- T, G! W
1-6损失函数
, L" v( I& M$ J, g2 X7 a+ Y0 ~1-7softmax分类器1 b% p* z8 X6 |
1-8课后讨论与答疑# H1 y* Z) V' Q! v: A
2-1梯度下降原理-- ^% G1 h2 g, w0 U4 t: C
2-2学习率的作用-, e- j; E: c3 ~# B& R
2-3反向传播-' X( a0 A4 ]# E4 b8 o4 {, D
2-4神经网络基础架构-9 c$ [6 w; B: L4 ^4 b& I
2-5神经网络实例演示-8 }, V# Z- Q5 W% _
2-6正则化与激活函数7 N1 x2 I9 B& F! w: y, _( u
2-7drop-out
1 X. F# `) K) I2 D0 r& U2-8课后讨论6 Y* M$ d7 A+ O/ L3 M$ h$ x/ [
3-1tensorflow安装
( N& `' p- z/ r3-2tensorflow基本套路: |# N" m; r5 [" Y/ v8 g. X% {0 F
3-3tensorflow常用操作 q* N8 g2 z' F' s8 Q- v
3-4tensorflow实现线性回归
" a/ E) x' ^& U+ d9 w3 t! l( \3-5tensorflow实现手写字体1 S$ M) o/ K" E: K7 S: Z
3-6参数初始化' g( i* h! X- v, y
3-7迭代完成训练
/ l$ `/ G/ J* P6 u7 @# _+ p0 E$ D3-8课后讨论% D1 ^; m5 f% X- D, }5 V# M6 A
4-1卷积体征提取2 P5 @" q1 @ E. s0 x, d
4-2卷积计算流程. w8 j) _ C5 ~. \8 g4 @
4-3卷积层计算参数
& k( H- C# L1 a8 S' q4-4池化层操作
, ~: L I6 o2 W' c8 Y$ |$ ]4-5卷积网络整体架构
, _3 k, @6 o- n4-6经典网络架构) Y- `; }6 j+ @
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 ?8 J; {$ i+ N
5-2使用CNN训练mnist数
a7 y1 a9 r" K, q4 @; Q5-3卷积与池化操作- P6 ~( Q% w' }; H$ o/ k0 B' X
5-4定义卷积网络计算流程
7 `, z. k1 q2 z5-5完成迭代训练5 Q$ {: H) W! ?/ s9 r
5-6验证码识别概述
1 s5 e9 S3 ~7 {& g! l' C" K5-7验证码识别流程$ d' A- p5 B- @
6-1自然语言处理与深度学
- O! o; Z1 X5 ?7 A& v5 e. u6-2语言模型
8 i# N5 E! o: X5 F: N7 d6-3神经网络模型7 t- u! Z5 j5 {3 p
6-4CBOW模型9 F+ Z7 k9 J" m% A) N: |% ]+ p
6-5参数更新0 u4 k; m* f0 b
6-6负采样模型2 |% b* N. r% {- O( k
6-7案例：影评情感分类(数据! R* p+ E1 k6 b0 A" O" N
7-1基于词袋模型训练分类器
/ o; w: K @ l( \) G7-2准备word2vec输入数据# ` {9 B0 e1 V6 `% F
7-3使用gensim构建word2
$ K' O: T" A4 m7-4tfidf原理
2 f4 i" C" N* W$ q) l% w7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; V- _9 W; x8 `; Y2 T+ r. Z/ N7-6GAN网络结构定义8 H3 A2 Z2 o1 ?0 ^ N7 p
7-7 Gan迭代生成
. v0 z9 t' f. I7 g7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ m/ O/ Y$ K5 Y& }7-9DCGAN网络细节/ x6 Q9 ?/ m: L: L, x( w' S5 p
8-1 RNN网络架构
( W$ W3 o6 \: u) w8-2LSTM网络架构
) N7 ]0 t% f% z! h0 ~8-3案例：使用LSTM进行情
, c1 a( Y5 H& T- R/ L5 V8-4情感数据集处理 |" I5 q3 x. k* Q' @# m/ |
8-5基于word2vec的LSTM模型
& `. i( N* z- y5 N5 x8-6趣味网络串讲（数据代
. X) S' ]' @2 ^0 _$ ^8-7课后讨论版
" F: ], `) Q# P. ~7 C& ]/ u- v+ z0 E. |; r$ D
9 B5 r8 _ h1 [5 V1 I) u1 r
〖下载地址〗
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