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- L. L4 I# a- I1 P9 Q' _( e
〖课程介绍〗/ X9 Y, [( J* b7 M5 P' d
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; a# a7 _" T9 ~3 j# z
( P G4 N2 F# r〖课程目录〗: _- l( E! H$ v+ y7 z4 j
1-1课程概述与环境配置9 x4 A) x7 ?+ k/ A; c
1-2深度学习与人工智能概述
8 S b' C, g4 r3 s/ x1-3机器学习常规套路
- k0 d6 c( `' e$ K& s3 C7 _1-4K近邻与交叉验证$ f, P* s4 H6 |0 J
1-5得分函数
/ Y5 Q1 K" d d& D8 z6 Z9 [) V: p1-6损失函数
3 D/ w+ [9 @; x ?- w& a1-7softmax分类器
! C1 |5 x8 S) a: Z8 J# c1-8课后讨论与答疑 ?6 w: L g" v9 c# J$ J: k+ P, r
2-1梯度下降原理-
2 M& ~; F* ^( d! k! M2-2学习率的作用-$ Q; D; T0 l9 N$ g8 T) t
2-3反向传播-
- T' D- ]" P0 ~2 {$ J% ^2-4神经网络基础架构-$ C* v$ c( ~. e* ?0 f
2-5神经网络实例演示-! b2 \ _: V1 f: L$ F
2-6正则化与激活函数/ Z% P, ` a. q9 P7 _
2-7drop-out
. L1 U1 i6 o: y- [ k0 `2-8课后讨论
/ q: k% E, H+ B3 I I" k3-1tensorflow安装
- \. M% E$ j, J- ~0 y3-2tensorflow基本套路: s3 v- J+ f$ G& s- M! q+ ]
3-3tensorflow常用操作
1 t9 N/ d5 s# y+ ?3-4tensorflow实现线性回归+ Z( [& v& i! U7 { l
3-5tensorflow实现手写字体
+ {1 g7 g% l# M7 z# B, ~1 E3-6参数初始化1 l) Z/ C8 r. q7 b; _3 f. w
3-7迭代完成训练
, l# D! u' [, y- j* C! a3-8课后讨论& L7 j+ v A3 v! ~ e& o
4-1卷积体征提取3 y! X. \1 V% B* E
4-2卷积计算流程
8 D B( F6 T8 \6 n4-3卷积层计算参数
' }; i- }# ]) U0 I; f4-4池化层操作1 B i: i" A8 `2 |6 O) M' }7 t2 _/ P5 v
4-5卷积网络整体架构$ F" n: z2 h$ `, ~- `) Y( r
4-6经典网络架构7 H. y- q k7 |( X6 E
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 t9 u! u; a& p: P- a5-2使用CNN训练mnist数
# b/ w X M8 q" W) {3 l5-3卷积与池化操作' v( W+ T; N* ^! k. K: O
5-4定义卷积网络计算流程: z3 \# P" ~9 g# m
5-5完成迭代训练
7 l9 r+ l0 b% e* P1 g5-6验证码识别概述
/ T: A3 ~4 u( w& C5-7验证码识别流程
0 e ~7 Z8 C: k. C3 i; q/ H: C6-1自然语言处理与深度学; I9 e6 @! B* v' \
6-2语言模型" b% G; d! s# S3 k# F& e' h2 ~
6-3神经网络模型
8 D, }' V9 B9 B( P6-4CBOW模型( w2 l/ A5 N [! N! a" }; v
6-5参数更新! }, _ Y4 Y" Z% l( r
6-6负采样模型. e/ y& [! k+ C, f9 H- q
6-7案例：影评情感分类(数据$ r, M' ]6 A- m- ?& i# }4 p/ E
7-1基于词袋模型训练分类器
* R0 q) z) m8 s" K% r* F% L7-2准备word2vec输入数据' Y$ h2 i% l, y0 ^! p( `; W8 A
7-3使用gensim构建word28 ~2 G* M% {' V" @ ]7 p0 i
7-4tfidf原理7 r5 l F* O( j- x) s
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- p1 b" ^" |$ ^0 E6 R7-6GAN网络结构定义" Y# R) x" i h8 V+ b K
7-7 Gan迭代生成
) g" V' y4 D- ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 I9 p: A' g" _2 e6 m. j7-9DCGAN网络细节
( ^9 ~: |$ ?; r) {8-1 RNN网络架构; b3 C6 V7 H0 z6 _1 s
8-2LSTM网络架构 E3 ~6 L4 M; z6 z" ]- l6 r- A
8-3案例：使用LSTM进行情4 j5 n2 o0 T. i
8-4情感数据集处理) y* H6 q% s! h+ w& N q
8-5基于word2vec的LSTM模型
9 N0 k9 N7 J) Q& Q4 a1 W, G8-6趣味网络串讲（数据代
% L \; M) c2 r: Y# \& S8-7课后讨论版
) Y. }3 U% ?5 P4 ]+ d6 P' d: T% }; @
" H; S4 G) P# u2 a9 s3 N
〖下载地址〗
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