0 `. r5 P/ m2 x/ o, x
$ `8 U* {& V/ s8 X! x% b% K/ T6 m2 o7 \5 G〖课程介绍〗
3 S1 [ ]+ l. S此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. T$ e+ `5 ]- p6 s) A1 L5 ?- h$ L
( o1 ]. V# u: O- u% K〖课程目录〗
, K) U5 a4 D9 n/ G: ^, N3 ~1-1课程概述与环境配置
2 T& v5 S+ _* b" F1 @1-2深度学习与人工智能概述
5 z2 B7 [6 Q% q. `& f: y# l1-3机器学习常规套路
" M/ g/ Z1 G, @3 o2 h1-4K近邻与交叉验证# v+ S1 f+ s. k6 P& V
1-5得分函数' @" A0 Q/ j) w% V! b9 e/ U
1-6损失函数& b- S! Q; |( V
1-7softmax分类器
5 k* u0 [$ |/ P! h0 Q+ G1-8课后讨论与答疑
1 U& `& x, o! F; m2-1梯度下降原理-" Q& Q9 ?* w9 y0 r0 o0 i
2-2学习率的作用-
- r* ~$ X) h2 j% s: \2-3反向传播-, n. B# A! X3 b7 H
2-4神经网络基础架构-' T7 x3 w8 K0 x; K, W6 V1 e3 r
2-5神经网络实例演示-
$ F; L8 {( ?2 T+ ]3 f) K6 T7 y4 H2-6正则化与激活函数0 m7 \* N, Z( l' |3 G3 R4 S
2-7drop-out# B! e+ d( Q; A+ A) ? y* @
2-8课后讨论+ x4 c* S3 z9 S! W& L1 {8 R
3-1tensorflow安装, ^" T8 y8 [! C
3-2tensorflow基本套路
2 t) _ k0 x. t3-3tensorflow常用操作3 w- l5 E% C+ v+ h1 l
3-4tensorflow实现线性回归
/ U+ o e5 J" T' h. h& O. C5 v3-5tensorflow实现手写字体- ~. z k. V& z a0 u7 @
3-6参数初始化3 z) [; T# D4 \
3-7迭代完成训练
`" d/ O* R" c, K* Y3-8课后讨论
+ e6 ?/ M" l* @4-1卷积体征提取
& O! q; e! Z$ M9 ?0 R- y4-2卷积计算流程
2 Y8 E# ]9 `5 A' G1 \4-3卷积层计算参数
# V7 S, B, n: O4-4池化层操作
9 k9 M& q1 s( C9 H& n6 Q5 h3 R4-5卷积网络整体架构
1 h5 f, r1 e4 h4-6经典网络架构4 q) P7 e/ q: V# \7 n
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 p3 E0 R/ K1 k$ ?( D3 B
5-2使用CNN训练mnist数
7 V1 L) b, t ?& }) a. z5-3卷积与池化操作
S7 m% g$ {; K# h5-4定义卷积网络计算流程
% T0 C$ H, ^( j. c5-5完成迭代训练2 ?* r: C7 O3 Z5 x* x" ~5 }
5-6验证码识别概述; ^: I9 K$ g2 D: v- k5 C' D9 \
5-7验证码识别流程
* M7 B7 i. d* _/ d1 `6-1自然语言处理与深度学
& Z4 @4 F% W9 g+ B: {6-2语言模型4 u* R1 w0 r. U; z4 P; v
6-3神经网络模型
! d3 P, p8 |1 z2 l/ V) u% D1 l3 W6-4CBOW模型. B8 s5 n# T6 t @* ]* a2 T
6-5参数更新2 V1 U) q; f: a% T
6-6负采样模型+ X" i4 ^2 l8 u' Q1 E# o
6-7案例：影评情感分类(数据
$ O. Z- `2 b) o/ X7-1基于词袋模型训练分类器3 t+ V5 k4 A, [# [0 i
7-2准备word2vec输入数据# F& x8 N" {2 g* d4 }4 c* t8 G- D
7-3使用gensim构建word2
4 J$ a# S6 I0 ]' R1 H5 Q9 I8 J' d: }/ R7-4tfidf原理
% v: g! l _1 W) O5 x7 g4 U7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. V. E. x5 Y" g4 P0 L b6 O' H8 x4 W7-6GAN网络结构定义) P* w: t# L1 h2 R: H+ V
7-7 Gan迭代生成
& j- f6 U, f. f* N$ w7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. g: t6 _) R, k3 x. c
7-9DCGAN网络细节- f( H' ?6 _$ C" N; G8 F
8-1 RNN网络架构6 h6 c5 c! @. [# E! p M
8-2LSTM网络架构
- d& G% w0 c/ g8-3案例：使用LSTM进行情
2 O9 |% ^# Z& k, G( g8-4情感数据集处理
4 B! m; k9 K8 P3 c8-5基于word2vec的LSTM模型0 B* r* e2 ]+ E, t) R2 v
8-6趣味网络串讲（数据代
! u2 H7 ]8 _4 B: p% E: I. \8-7课后讨论版& D8 q4 E, G2 M" o+ c
$ f% y. K$ f9 w( p6 P O( q+ u
0 k6 G5 E* i" |" w: z: x! H〖下载地址〗
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