6 e4 `3 C( F: J/ | l9 l. [, b
1 q2 ~* T+ j( O/ V) R3 Z〖课程介绍〗6 ]2 ~* m1 G! m! j
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( H0 C8 E; F! S; Y, e# B2 `5 e- N& N! L. p+ K
〖课程目录〗
( g& q5 f5 V4 l4 g! S1-1课程概述与环境配置
/ N4 R: y9 }6 E6 z- I1 N/ U- v1-2深度学习与人工智能概述% S; a' K5 B, D3 H5 c3 W
1-3机器学习常规套路& w0 G0 ]+ p9 A3 i! k% E' v! B
1-4K近邻与交叉验证
* L. o. c$ l. i2 G2 P7 m2 l/ S" m2 M1-5得分函数4 \) M0 @* u- i" S7 C
1-6损失函数" r5 T" V' a9 q+ p
1-7softmax分类器5 \2 `% T# @% }# }* p9 p
1-8课后讨论与答疑) c7 [: T/ x/ w/ _/ g
2-1梯度下降原理-
0 k3 N2 R) J' k2 w* P( U2-2学习率的作用-( m f; Y2 _# h( C
2-3反向传播-
2 _/ M. B+ T+ ]5 ?, ]7 d" T2-4神经网络基础架构-
n" `: P. E. l* @( d: \2-5神经网络实例演示-, {: p5 W" N4 L- k n" R
2-6正则化与激活函数
3 X9 {1 U# y; b) D3 q4 `2-7drop-out2 J2 g0 G/ f7 }& B0 Q# h1 C
2-8课后讨论
, o6 T6 I. F! g& |3-1tensorflow安装
$ F5 \* |' H, P$ w9 K9 o' W3-2tensorflow基本套路
. A# h9 b5 F, _6 r3-3tensorflow常用操作# J( n5 J, f7 @
3-4tensorflow实现线性回归0 ^1 H7 v& P2 w, W4 o
3-5tensorflow实现手写字体
* k) \% N; I s8 m5 e3 b3-6参数初始化
# ]2 g a# g1 C9 b3-7迭代完成训练
* H0 t7 f* |$ z3 U: `) ~5 {3-8课后讨论
/ X. R3 l5 }# r6 _5 T/ f8 W; P4-1卷积体征提取' G- \ Z9 C5 a& t$ t; _" ~! J- S
4-2卷积计算流程
8 j1 t+ i0 T9 |4-3卷积层计算参数
8 y5 V6 C* R4 Z C; B) R4-4池化层操作0 M7 G- D9 _! v7 d+ M
4-5卷积网络整体架构2 M) \( e1 ~, k( Y/ t
4-6经典网络架构
6 V, I& @ i3 j5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, d- P5 G4 ^' w: U. |$ f9 Y
5-2使用CNN训练mnist数
9 p7 I/ `: z% z- x: q7 l- h5-3卷积与池化操作
) o" y# ]2 u8 t% P$ g5-4定义卷积网络计算流程
8 f4 ?0 w8 `8 G, m) |/ W0 X5 ]1 h5-5完成迭代训练
2 P1 C1 j! T7 A0 w5-6验证码识别概述7 h; k: S- P! _5 R: _6 r
5-7验证码识别流程% Y# K6 G3 h# O. M3 e \; u/ _
6-1自然语言处理与深度学6 E3 F. |1 @! L; n$ n
6-2语言模型
% N9 s0 |5 ?9 E1 }5 P) ]6-3神经网络模型
/ G4 n! t t1 }0 J) e( i4 W6-4CBOW模型% @; {" Z( h! n; z! ~6 V1 n
6-5参数更新7 z) c& j: }0 t/ E/ a8 M4 |
6-6负采样模型
: J; V# y' z0 D# t6 |7 m7 ^6-7案例：影评情感分类(数据( I6 S% X; l8 _! w
7-1基于词袋模型训练分类器
1 C# a* E& j, u% w7-2准备word2vec输入数据4 W5 U- u+ ?- @$ i8 U
7-3使用gensim构建word2* g/ w _) F) l6 g/ t1 G+ L+ T
7-4tfidf原理4 Z$ G& `& p3 ?- B6 H5 u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), z0 X1 r R& L9 l' W
7-6GAN网络结构定义! B" J1 T7 Q4 C- C5 I% \# q
7-7 Gan迭代生成
- F- k6 |5 n4 J0 G+ C& ^+ s* N7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ g8 c6 A1 V2 \! F3 h7-9DCGAN网络细节& g4 ?7 Y; K _; m2 E9 e6 l
8-1 RNN网络架构
( L, Z5 h9 F' d8-2LSTM网络架构
8 v) c9 P# C' y) ?. u8-3案例：使用LSTM进行情. [ n8 e! h8 Z3 E' ?" ~4 D
8-4情感数据集处理
0 m8 i3 p. W P# b8-5基于word2vec的LSTM模型
" B5 K j. L0 N, V8-6趣味网络串讲（数据代
) b: M2 F3 U0 i& t6 P5 S8-7课后讨论版# P* T1 V( W7 M& x- p+ K# ]
G9 I( F( g* x' _! C3 D% a3 n2 O" O- t* w* F# j
〖下载地址〗
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