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( O! s! x# J3 p6 W; g〖课程介绍〗
5 |" @/ }+ h; l此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! D$ ^7 d! p9 p6 S8 A3 Y5 o' }
/ e4 [* D: `4 E/ w# q) b: j
〖课程目录〗1 m; m, G/ Y* Z9 J0 s1 a' q, u) t* z
1-1课程概述与环境配置
" d' [7 _& F; V ^" s1-2深度学习与人工智能概述
. b. Y$ i8 \4 x5 [1-3机器学习常规套路7 L3 A/ o8 t% E+ G8 U- Q
1-4K近邻与交叉验证
- o; D1 @9 `& n1-5得分函数
2 ~+ O$ [1 R) A8 V7 ^1-6损失函数& P# M5 B; l* a, z
1-7softmax分类器
2 m0 d' y5 H/ l* n. @+ q3 l1-8课后讨论与答疑
. r0 L+ k# n* O' h4 A& q, j2-1梯度下降原理-$ o* r3 J+ d0 y9 a" b3 P& t: w% J$ `
2-2学习率的作用-
9 }0 o: |" L! z) z. M; U- ?# d7 d. R2-3反向传播-1 Q" V! S2 ~) [" x2 X% Y
2-4神经网络基础架构-( r; Y- a% b1 z K3 R: K
2-5神经网络实例演示-
) T% c; N; Q# |2 B. X0 P( Q9 V" i2-6正则化与激活函数
% Q# i0 L! X' U, A! O0 d+ j2-7drop-out9 n" }# f9 f6 y8 S6 s3 ~6 a2 C+ Q( n
2-8课后讨论3 `* d' C+ G& z4 j) U
3-1tensorflow安装
0 l" q4 D& @1 t$ f+ L/ e3-2tensorflow基本套路
/ B/ S! f0 c$ X$ u8 t9 r# c3-3tensorflow常用操作
$ r) u' w" H: N1 m8 ~ m" {/ }$ b3-4tensorflow实现线性回归
3 g1 P2 M. N( j p% ?. F' ]3-5tensorflow实现手写字体( C; f/ }8 u; {9 b4 F, {% j
3-6参数初始化' ?/ ?& ]1 F9 C6 c% X# d
3-7迭代完成训练& T. ]' L+ f1 _
3-8课后讨论
, K& [4 z& g4 k$ H; w4-1卷积体征提取+ E! _* H! e0 g7 F, A: m
4-2卷积计算流程
0 u/ O: B7 s; H% o3 {" |4-3卷积层计算参数- f/ c! K1 H. F" C) J( G4 ]
4-4池化层操作
' C, N7 |6 \: T% a& t. c# ]4-5卷积网络整体架构
9 P; U# c) p1 T7 \# R4-6经典网络架构
' e( S2 ^/ |6 h2 b6 O4 v9 C5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 ^2 b' c0 T+ D/ U8 ?; p2 K5-2使用CNN训练mnist数3 O( R. m$ ?9 E
5-3卷积与池化操作9 `8 r; w. }6 W6 n9 r. y& @1 O2 }
5-4定义卷积网络计算流程
1 Q/ Q- t4 F. n n \* F5-5完成迭代训练+ x, L: v0 b, ^0 a: q
5-6验证码识别概述/ X" _$ C9 d7 g. }3 r
5-7验证码识别流程' L. ^$ c- L3 F b, \2 Y. H
6-1自然语言处理与深度学9 H* E- J* ], J' W$ `
6-2语言模型! M: D. B C) ?( k& B4 C* j6 T
6-3神经网络模型
. M4 f, J" J, {, h; L7 ?5 \6-4CBOW模型1 o. [9 G( V9 Z( w" f( G
6-5参数更新! ?$ J: q0 X, o' g5 _
6-6负采样模型4 |% v4 R( o" I1 Z# b- Q
6-7案例：影评情感分类(数据9 ?) \- J9 n$ {. H |. v1 j
7-1基于词袋模型训练分类器
R0 N$ Y9 V4 a% ^; l* o5 f7-2准备word2vec输入数据
. _4 c. d5 q4 @2 n7-3使用gensim构建word2
3 E B: j, E) f$ {8 ]0 b7-4tfidf原理
/ B1 }% |% n9 K% M) X8 E7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" u1 N8 q t1 t3 V9 l l7-6GAN网络结构定义! W3 Q2 U/ s" N2 _! B5 `
7-7 Gan迭代生成
8 I( C: d5 B- L6 ^# `# B H D+ h7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. S9 O2 p* A" t- T& p: x! B7-9DCGAN网络细节, M+ j# u/ i& e* M
8-1 RNN网络架构% ]3 p' C% ?' ]3 s- e b
8-2LSTM网络架构
1 N) p4 W) N8 l# m8-3案例：使用LSTM进行情4 ?5 U! N8 T% k9 K% R- _* T+ A0 B3 R, \
8-4情感数据集处理0 O1 B( R8 W1 b; o
8-5基于word2vec的LSTM模型+ l% Z8 m* s! n7 l6 ?* A; B
8-6趣味网络串讲（数据代
; P! o& Q8 I/ ^8-7课后讨论版: f0 d' h1 g& ]6 p
1 ~& R1 K7 Q3 h5 v5 _+ B7 k% H5 \! {. e. k/ W% I$ c+ F/ L
〖下载地址〗
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