' G0 I9 _0 L s7 |* N+ H8 h R, }, x1 V' T4 B' B$ A. C/ I
〖课程介绍〗3 Z f R" l9 c; T( \) |
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) y9 Y+ i1 X( O% t6 J7 Q/ [ \# f0 D) x5 |
〖课程目录〗/ u$ |! n* H% D3 G; N) g7 {
1-1课程概述与环境配置5 i5 \* j! I! x4 D J( G# a( U
1-2深度学习与人工智能概述5 y. R5 |4 z" v8 a4 H2 ]
1-3机器学习常规套路
7 C) J i7 Z3 N- n1 Q0 P1-4K近邻与交叉验证3 S) i8 h7 L \: Z- U& u5 s
1-5得分函数
8 M1 a* a X- p; O5 x1-6损失函数
6 l m {/ V5 [1-7softmax分类器3 Z6 \0 k: p/ }6 ^2 x$ H4 l
1-8课后讨论与答疑
& j& p) j5 F( Y, C: |1 ?) p2-1梯度下降原理-) C! a, q' V0 y! R4 N! L9 R
2-2学习率的作用-7 O% |, ^. E2 ? i8 ~0 v
2-3反向传播-( U3 Z* u" D8 n* ~
2-4神经网络基础架构-
- m1 l: v/ G! s& n2 m2-5神经网络实例演示-
7 k* o( m( R* c2-6正则化与激活函数
" z- Y' p; v5 ~0 m) w9 Z2-7drop-out2 B& U6 I$ l m
2-8课后讨论+ i0 W. ^" ^" n* U, t- n
3-1tensorflow安装
0 Y$ t8 w ]6 {6 l3-2tensorflow基本套路8 y: `6 n8 r0 G8 k
3-3tensorflow常用操作! M% {3 K& K% t4 A
3-4tensorflow实现线性回归
8 _: G! ^) ]( I6 L3-5tensorflow实现手写字体
s5 R1 p2 p$ `' Q3-6参数初始化+ T7 g/ I( D8 {( N/ ]
3-7迭代完成训练9 r6 K& j6 j+ @
3-8课后讨论
- i. V, p5 i$ M8 g. A4-1卷积体征提取4 p4 H$ Y4 Q( ~1 o n: {' k
4-2卷积计算流程! e; L% I) J( {
4-3卷积层计算参数# v" F Y2 D; E) f% V
4-4池化层操作5 X+ I0 c/ g4 \
4-5卷积网络整体架构# f. W% K& @5 D" c
4-6经典网络架构: N" b: y; I4 z; e7 D2 H
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( Q+ S8 i) p- m2 _
5-2使用CNN训练mnist数, u1 A% o9 c9 l9 _5 e! X
5-3卷积与池化操作
& C# Z6 s8 w7 N% ^1 P5-4定义卷积网络计算流程
6 `& I C0 ?: j# m; R" {5 B5-5完成迭代训练0 a+ G. U( c1 [* k
5-6验证码识别概述
! C4 ?, r( D! X5-7验证码识别流程
3 ^) F Z6 g; q+ c+ Y6-1自然语言处理与深度学- Q' b" D j8 W( r! d$ Q
6-2语言模型
; A+ S2 ?! E1 e4 l: Z: R; M6-3神经网络模型
7 N8 Y& A2 G B6-4CBOW模型
A/ {% |% c* ]6-5参数更新
6 ~' p+ l* o& f6-6负采样模型% F0 x4 X' P$ N/ ~! P: a% v
6-7案例：影评情感分类(数据! B& h" d1 c/ x7 v" F
7-1基于词袋模型训练分类器* c/ {8 |! f; A( C* D
7-2准备word2vec输入数据
+ e& q2 \4 q9 V' Z7-3使用gensim构建word2, p+ h3 q5 @$ [% S7 v; ?6 C7 i
7-4tfidf原理
& A& k9 W: h: m/ Q. y2 g6 M& S7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) i/ z+ q) y: z: z- I( p7-6GAN网络结构定义; b3 G; U* i7 g; H
7-7 Gan迭代生成
7 ]5 G) h ^& | s. L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ b9 P6 a& g6 w) k' n7 f5 J( G
7-9DCGAN网络细节7 L7 y% R6 {' ?* ]. V
8-1 RNN网络架构
4 b! |( i ~! A# w: Q' m8-2LSTM网络架构4 s+ ^ m2 f6 u
8-3案例：使用LSTM进行情
& d+ {" S* `4 e5 [8-4情感数据集处理" k+ z* i9 g2 I N- r
8-5基于word2vec的LSTM模型9 @% z. m2 |1 T: e. R
8-6趣味网络串讲（数据代
0 [) t( u" Z- h" @3 ~7 {! P8 R9 p8-7课后讨论版
% t6 n: `* \0 | H( x, R
% N; i& e. x$ J ]+ G. Q/ H& I4 e4 e: ]3 [# ~# r0 |# y
〖下载地址〗
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