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〖课程介绍〗
( f6 g7 C% ?. S9 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% v% r* g4 H/ B! m/ l
: t3 T: N/ Q% g: a; E* d9 E" S〖课程目录〗8 h* U' r) Y0 T0 q# Z. f
1-1课程概述与环境配置
( h$ e9 {, e' G5 c3 x7 s j( T+ ?1-2深度学习与人工智能概述5 _4 f5 {, A" W# [( h% Q6 [9 C
1-3机器学习常规套路. ~# a2 y) D" e2 Y% y
1-4K近邻与交叉验证
! [; }5 D/ Q4 i( O% ~( y8 g; O; o$ S1-5得分函数
, p% k1 N) A, j* p% @6 @( z, g1-6损失函数: V" G4 O; P) ~; T1 f4 h
1-7softmax分类器
6 \9 b" u% r2 E1-8课后讨论与答疑
& I5 z& T- A2 B3 S, {" Y2-1梯度下降原理-
& Y, L# E; V6 S& ^) B% e2-2学习率的作用-
7 |* b- `; k3 Z2-3反向传播-0 W6 O7 s1 Y% G& n' M
2-4神经网络基础架构-" Z+ S6 i; R' L8 q8 _, J% c0 d
2-5神经网络实例演示-8 ^4 q3 m+ R/ B
2-6正则化与激活函数
$ P( q/ t: {* C* w. w$ H2-7drop-out' P. v, _+ D5 u1 r! m) I
2-8课后讨论, c# @2 V* l3 K" J: N+ r0 G: K8 @
3-1tensorflow安装( E' o2 f* M5 a8 v# d1 c
3-2tensorflow基本套路( J3 N3 g# p) q& `1 h4 e
3-3tensorflow常用操作- k' f" k2 q. l) ~
3-4tensorflow实现线性回归2 e0 l, z2 u6 e4 w/ V
3-5tensorflow实现手写字体. z1 Y0 Y* s" D* V( q2 u
3-6参数初始化5 g% P0 F/ `, W2 n9 S0 ]) F
3-7迭代完成训练8 G# T4 m1 d0 W! u7 q
3-8课后讨论
6 Y: W9 g4 |/ y4 u1 g" k4-1卷积体征提取
' H7 w- S& g7 n4 C3 C) b. Y4-2卷积计算流程
3 s' y; i9 k0 T& p. L4-3卷积层计算参数
& G+ j: v4 p# [ K+ [ A6 t4-4池化层操作- \) B: _/ K3 H, M' b9 P u
4-5卷积网络整体架构
6 l5 |+ J Q8 {% s4 O4-6经典网络架构0 \5 r/ v4 c( @# v- w
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* z! x" g+ A5 S8 T% ]5-2使用CNN训练mnist数
/ Z2 x2 |% g% Y9 b, o# n5-3卷积与池化操作
; ^; D- S8 U" b# f8 ` f5 ~0 s5-4定义卷积网络计算流程& i& c$ b! }* `* H" ?" A. b `) L
5-5完成迭代训练; B7 X+ H+ ]8 V, e3 @0 S6 m
5-6验证码识别概述4 M f! [* a D
5-7验证码识别流程
$ ]; r3 y$ ?! V& G7 }- c& |0 L6-1自然语言处理与深度学
) L' q- I) O: _6 G% O: P1 ~2 P6-2语言模型! {' d' j7 |3 s" k) H: W
6-3神经网络模型
7 P! c# D" P, v9 ~; D6-4CBOW模型
7 X* c# X6 ?/ @: M. e6-5参数更新
( C. ~+ v! k8 j( K6-6负采样模型
2 s& u/ p ?* G2 `" a, ] J6-7案例：影评情感分类(数据. H" }& X! z" k3 Z. Y6 R% `4 i0 g
7-1基于词袋模型训练分类器( y! A" i4 M* I& b# j
7-2准备word2vec输入数据
) F6 R$ \9 }3 ?0 y1 c' Z& s7 Z7-3使用gensim构建word2
. \# X; |& M3 f. q# y; j7-4tfidf原理* M* ^! `' V& D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& g+ R' { b/ }/ f5 c, g4 Z1 a- \7-6GAN网络结构定义
8 s$ R* y h; K7-7 Gan迭代生成1 `2 d$ L# M1 x- W# P! S$ k
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
R+ h1 a: z7 n5 S" c7-9DCGAN网络细节
+ c0 j' ?* r3 T& h1 u8-1 RNN网络架构
# O6 u" i8 P6 b! c3 e4 ?: ]8-2LSTM网络架构
. l+ g) d) m$ D% `8-3案例：使用LSTM进行情
/ G8 P1 F4 ^ L; B2 t9 ]% D8-4情感数据集处理4 a: z( {! S q' p1 [/ b
8-5基于word2vec的LSTM模型1 K3 C4 B! @1 I; M3 X X
8-6趣味网络串讲（数据代
# W' {) D! R: k J0 G8-7课后讨论版
6 Q' C& S" ?5 ~1 C
8 K3 j) D4 s- y! q7 S
/ Q, ?/ l, T! d9 a〖下载地址〗
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