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, T) A8 w) b6 O
〖课程介绍〗
N& u* u6 S. s& E) A E此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 ?5 S) h. T& c7 ]) \& s$ k; \$ f, B& Z, o1 ^! K
〖课程目录〗
' E' [" P# S& F2 Z$ |- E1-1课程概述与环境配置
3 Z0 {1 Z9 O" d1-2深度学习与人工智能概述
( h3 f9 H2 ~ c2 Q8 y6 \1-3机器学习常规套路
! {3 O6 }1 O7 C6 b, K, |* @1-4K近邻与交叉验证9 U5 |6 w$ V, K: d' @5 u
1-5得分函数
' T2 |4 d% M Q! M/ h# H' l1-6损失函数
6 z8 y8 E- j8 k% a1-7softmax分类器3 A% o# U7 n# k/ F7 L! W
1-8课后讨论与答疑
- k& V5 l) V' @5 v# H2-1梯度下降原理-
' C% }) J! n) X2-2学习率的作用-
" ^7 Q+ Y1 S- D5 W3 a2-3反向传播-9 q! O9 I, ^/ d; y# q* G! P$ Z6 n5 F
2-4神经网络基础架构-0 R* U# ]7 b4 z" n4 C8 N0 H
2-5神经网络实例演示-
2 Z6 t' J3 U( |6 f2-6正则化与激活函数
$ N2 A6 L6 _' X, v2 A/ w2-7drop-out. T0 a6 s: o5 |2 g9 R! F. B
2-8课后讨论; m0 O& A; d# N9 T" F
3-1tensorflow安装
- k( ]: u4 ?! W3-2tensorflow基本套路
# o4 |& X. y$ M1 L; l1 b; O' ~3-3tensorflow常用操作
) C: g* c1 y% \ Y# p! d3-4tensorflow实现线性回归
% L% W. @! y2 y/ Q6 I# n2 \3-5tensorflow实现手写字体
7 J {) {$ ^- _4 X3-6参数初始化
4 m( V' O) j5 c7 M! w G) `& R3-7迭代完成训练
7 r7 L: I1 m" Q3-8课后讨论- t- b( ]7 W8 z' s
4-1卷积体征提取# W" J. G7 F8 d7 h' J8 q, ?0 @
4-2卷积计算流程/ f {5 a3 Q* X. e4 G; D
4-3卷积层计算参数# m& v' n0 u" b7 G
4-4池化层操作/ X' {, l' G3 D$ B. `* t
4-5卷积网络整体架构
8 ^5 {, l" V1 C- k$ z4-6经典网络架构: t/ u l! Z2 f: g& j6 s( N v. x
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) B' G$ ?% i5 [2 J/ c5-2使用CNN训练mnist数1 s# S! K/ c/ w/ R
5-3卷积与池化操作
9 N. x3 V4 z8 N c7 d5-4定义卷积网络计算流程
7 @0 I* A& j9 _% ], Z5-5完成迭代训练5 W3 e A9 w( a0 z9 v7 ~/ t9 v
5-6验证码识别概述
6 N8 e/ x* d7 L( t5 E5-7验证码识别流程5 ]* ]' K4 e4 g5 f, s) J
6-1自然语言处理与深度学
; r* N" }3 J) H5 k/ Z+ B E6-2语言模型) L+ ]3 k+ l: R' \0 `- ^
6-3神经网络模型
/ l# h& H% i) Y% h$ m3 p$ [6-4CBOW模型
4 g+ I+ d9 |0 ^: v4 n7 K6-5参数更新
5 C' v2 L1 m: Q \. k, u P% P6-6负采样模型
# m0 Q6 D- Y+ v2 Y% `1 F6-7案例：影评情感分类(数据
# g6 q$ _# Q6 r- T/ s! L$ ]+ j7-1基于词袋模型训练分类器
- b" a- ]; V S0 Y9 S7-2准备word2vec输入数据
5 y7 ]4 W6 _! S- ^# ]0 O( F5 ? V7-3使用gensim构建word2
2 c1 I5 \7 c+ h5 i7 Y$ e7-4tfidf原理
% q3 j0 X+ c' N# y* f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# U' |4 m* ^8 Z7-6GAN网络结构定义4 N# U. y c+ t* w( Z4 }
7-7 Gan迭代生成' |0 R0 z# P y* E; k. N# ]5 Z% r: K+ i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ G a/ C6 _# v% ]
7-9DCGAN网络细节" a& s' _7 Y* Q! ~, M
8-1 RNN网络架构 Z) [4 _; i+ f* x- N
8-2LSTM网络架构8 }" h# w' Q: s) c; y
8-3案例：使用LSTM进行情
G: q, ]) E. W4 i* S; `) d8-4情感数据集处理& J1 v. ?0 R( b1 V& C
8-5基于word2vec的LSTM模型$ A) Z S8 x" Q, n4 M1 G) L3 m y
8-6趣味网络串讲（数据代
, u# w) y: _& M g v6 [8-7课后讨论版, C' K7 |! h. L% r. @) y e
" A5 r2 g0 v3 d( ]+ {# E8 K% r+ U
& c2 A9 v+ L$ m3 z5 e, s/ w' ?/ e〖下载地址〗
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