8 W o. q5 J+ G1 K7 t! @9 e: ~- M, o
% G9 q" G2 d% u p4 i+ [/ ?# `& {# C〖课程介绍〗
, ~. R; u- x+ v+ F% N0 Q/ {( F3 P3 R3 @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 N, I9 e9 l. k0 `7 ` b2 g$ |% [/ X; }$ r/ y. U* Z8 `9 [
〖课程目录〗
# J6 i6 z* t! D) [1-1课程概述与环境配置
& o/ Y+ [3 Z! t3 `$ ?2 A1-2深度学习与人工智能概述/ t+ s) L6 C9 U
1-3机器学习常规套路: [ H X/ J& R4 c
1-4K近邻与交叉验证# \+ [) j& V+ f, A* I
1-5得分函数
( b Y; L; c5 X* l" d' f3 s+ y1-6损失函数
# \% e i) m/ v: m1-7softmax分类器
. w- ~: I) ?, z) b" q# ?$ g1-8课后讨论与答疑
0 T d# c5 j2 E: n2-1梯度下降原理-
: o$ y2 X& N2 D9 w3 l3 g2-2学习率的作用-) h" m' s0 A: B: k
2-3反向传播-1 v0 z: ?2 j. x- x1 f
2-4神经网络基础架构-
' e8 A; n8 h. f: n& E2-5神经网络实例演示-% B* z% g* e5 ] N
2-6正则化与激活函数
9 w1 r! c5 s. q2-7drop-out& ^+ y/ @/ S. ^$ i2 X
2-8课后讨论
1 t3 }/ f& D7 r. S W2 J3 b3-1tensorflow安装# t) z9 _0 I: V8 V/ s/ |7 |
3-2tensorflow基本套路
4 f- e9 |8 q$ B3 J# a1 N3-3tensorflow常用操作
+ `5 l) l; G) M, Y. J0 H3-4tensorflow实现线性回归
5 f: {- H% ]. n2 N, E; W3-5tensorflow实现手写字体$ ~1 F9 M) J1 }/ |, p5 D0 m
3-6参数初始化0 ?4 b7 v0 ]+ \9 D$ j2 V
3-7迭代完成训练
+ k+ J8 s/ f5 U C) R' V4 w3-8课后讨论- ^9 G d- _( f
4-1卷积体征提取, e& Q# B0 W4 f8 ?( B
4-2卷积计算流程
2 `5 n! {" S2 g' [4-3卷积层计算参数
2 G) J: Y$ a5 p& [+ t4-4池化层操作( `7 V/ R; L. Y) T8 s T: Z8 J* }+ q% N. |
4-5卷积网络整体架构3 X6 V5 n- H$ I0 b+ n
4-6经典网络架构
/ `) U2 N. |' Q5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* R1 y" ^( v0 R
5-2使用CNN训练mnist数2 l g! T* y2 b: E. G
5-3卷积与池化操作7 Y$ O& z" Y7 L. \. C9 N$ L
5-4定义卷积网络计算流程4 }1 O. y3 \1 y, S1 E) Z4 L$ Y6 q
5-5完成迭代训练
6 ^/ {! r* ?) S4 U% p7 ^5-6验证码识别概述# w8 t: @8 u: V1 G
5-7验证码识别流程
# g O' S7 e4 z6 }# {6-1自然语言处理与深度学
) g; C% |/ w+ q( ~6 m5 Q5 f6-2语言模型
& E L0 Y/ k; _: C5 Q# I6-3神经网络模型* F) Y- j) p7 ]* x4 Y% W+ W8 g$ j# Z
6-4CBOW模型% i3 @) t( U: U' T* l$ I! X
6-5参数更新
) C( h0 |+ B0 v1 c6-6负采样模型- w% u- V/ m d7 c! t
6-7案例：影评情感分类(数据6 i8 Z8 U! V( E+ j# }1 ]
7-1基于词袋模型训练分类器
# S- h' Y- f2 m# b, x7-2准备word2vec输入数据$ w7 ]7 y8 Q# }0 _# X& q2 J& B( x
7-3使用gensim构建word2
& R9 p) }. g a: p. p2 Z% v7-4tfidf原理
" Z) A& S; }) k7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; j3 h5 d# X- n" \6 D( L( ]4 @ b: o7 w7-6GAN网络结构定义 J: U9 k; K! e8 Y. j7 z3 e/ C
7-7 Gan迭代生成
7 H, h6 T7 V$ f& z/ m+ c7 B4 R4 ?. U7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 \1 a7 H3 K4 v1 a O, e& C6 h
7-9DCGAN网络细节
! v! d: t3 M) M0 _6 t/ ~8-1 RNN网络架构4 d+ @' C: k7 B! H
8-2LSTM网络架构8 v/ Y1 k6 | K4 [; D
8-3案例：使用LSTM进行情
) V7 ~' i1 ]1 z0 d" X7 ~8-4情感数据集处理& ^" _8 u2 t, ?5 f2 t
8-5基于word2vec的LSTM模型
* z U }& I" b4 ^/ W8-6趣味网络串讲（数据代4 W5 \0 L$ p( j
8-7课后讨论版
# j S1 F( ^: \
# J0 t" r* T- W& E1 b7 n' d% q# z, H
〖下载地址〗
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