( T& j6 W- K& w5 K/ ~- D) ^# B3 ]
6 B$ ? r& p0 s' J2 k m& k9 k+ @7 z
〖课程介绍〗
% N( W5 x; O. D. m7 O此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( B$ E' v# ]! Z# R; w0 R" ^& j% M0 s1 h; L) [( h4 W( J
〖课程目录〗
% s. d1 a, O% t: g1-1课程概述与环境配置3 d7 v2 g0 m; ~5 @
1-2深度学习与人工智能概述
- I0 c! |& T0 S' m1-3机器学习常规套路
7 j) \: R/ y: [; ?/ ~7 [6 v# N1-4K近邻与交叉验证
: b: G' ^4 o, |. u; b1 s/ E1-5得分函数
9 h* ?, A4 j1 G2 Z" `" t1 l1-6损失函数
; d% K( R: a. N* e, k! g1 Q8 c6 |1-7softmax分类器3 u; C. f3 |% M: r. f3 Z. M' u
1-8课后讨论与答疑
! N2 W4 Y6 O! F4 f U2-1梯度下降原理-
- q. P2 P4 \( }2-2学习率的作用-
% ~' g( |/ r7 A, r0 w2-3反向传播-
; V- s9 i v9 F0 U: _: v( p2 u2-4神经网络基础架构-( L+ C# s h0 V6 k1 G, h. v: \! [
2-5神经网络实例演示-
; O3 B+ m; N3 d9 A# C1 x W( n2-6正则化与激活函数
/ A6 [# ]& G$ X5 J6 g: o2-7drop-out2 C$ I- S) T- B1 h- }7 I( ]8 A
2-8课后讨论% t- o- K _, \! Q( X0 f
3-1tensorflow安装2 R+ r! F s6 J9 h* z- V
3-2tensorflow基本套路
: S; i4 ^( ?% M$ L3-3tensorflow常用操作
/ ?) h9 L! O* ?2 X1 y& _- ]3-4tensorflow实现线性回归( L6 G+ G$ n3 l" Z" N0 H9 n; _
3-5tensorflow实现手写字体
4 N3 V. [1 g6 G. y" q' k3-6参数初始化
+ _7 e$ a# L g; M& s( }+ |3-7迭代完成训练
0 N- r& B {1 S* m& Y3-8课后讨论
. Y$ `) f& ?7 S0 E/ _4-1卷积体征提取: w% I- c5 l+ l% U8 {8 ]# x2 x, ?
4-2卷积计算流程
' N+ t) V) T8 k: k% a3 p4-3卷积层计算参数2 s% ]! \: b2 n+ R m
4-4池化层操作
Z0 h; q# D! R" k2 Z4-5卷积网络整体架构
0 ^( D( ~' b- i( c0 { u6 u' \* {4-6经典网络架构/ u7 J) L3 S5 r1 e' L% o
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 k2 J: O( G0 V# l9 j% e0 _; C
5-2使用CNN训练mnist数
/ n) D3 [+ y) U" ~; c! z5-3卷积与池化操作2 Z' K0 m) c% L* E
5-4定义卷积网络计算流程+ |$ y% x6 a& Y" E5 B
5-5完成迭代训练
; Z. r- @# ^7 T# i- b5-6验证码识别概述
5 @8 X, i) N' Z" }' _5-7验证码识别流程0 j& M2 ?1 K; G/ K! }
6-1自然语言处理与深度学
7 J0 v5 B* v! `! A. }( D6-2语言模型7 v$ K1 y. x( C, a9 _7 P5 w
6-3神经网络模型1 @, ]0 r3 E$ A* f7 [3 J) I. F
6-4CBOW模型
) d; O. L0 [9 H+ t8 }1 V, c; r6-5参数更新# T. z' X- |0 L, \9 a& q
6-6负采样模型
: ~/ B4 t/ m$ j4 u6-7案例：影评情感分类(数据) k0 o0 @! x r
7-1基于词袋模型训练分类器
1 p+ ] h1 o# B# `7-2准备word2vec输入数据7 Q$ y {4 N8 R: J v; y* m; [
7-3使用gensim构建word2
; f& R+ v: ^$ I& \8 u" D" C7-4tfidf原理
7 _; C- @0 c6 L; @7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# I. _! Z- o2 z: g: @8 S) D
7-6GAN网络结构定义8 S& Z( }* q: N" D4 L
7-7 Gan迭代生成
! Q! F7 {& i3 H; g4 v7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- Y( q5 T$ r: R, D
7-9DCGAN网络细节+ @! L+ t3 l' `: b) Y: w- ^: N
8-1 RNN网络架构. b. e0 [! |( U' T: r" N5 i9 u
8-2LSTM网络架构
o1 T' b9 `5 T8-3案例：使用LSTM进行情
' Y0 w: M" i7 G( r+ n& n+ @8-4情感数据集处理
, m6 |; t8 U% H3 K, O8-5基于word2vec的LSTM模型
& y/ W! g% `. v/ A1 {# w8-6趣味网络串讲（数据代8 J* e; U/ B- {' X
8-7课后讨论版
; }, ?0 n5 Y, V- u/ }+ W* [# R4 M- P; T- x
0 N- H1 ?2 y5 Z: o7 o$ `, @
〖下载地址〗
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