9 d- @# d+ o. L( U( L" F- @8 Q1 }$ ]" Y
〖课程介绍〗) b* o. {/ f+ ~& q* B4 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3 Y( A% C; k! G6 ?% u
5 n' g9 [/ q8 L4 A# F% B〖课程目录〗: S" m& l) X, P& H2 N3 q3 u4 }, b
1-1课程概述与环境配置- q- w/ @0 o- I& s4 H# S/ [& e- `
1-2深度学习与人工智能概述
! u5 S; h" \: ?1-3机器学习常规套路3 B- X; |0 ?% N0 ]+ U. h
1-4K近邻与交叉验证1 L3 Q& w5 l% r3 V f4 O/ n7 f
1-5得分函数
0 i9 m: n8 O6 o. D6 `" ]1-6损失函数1 b- o0 ], j+ U, R; W+ ?! e; C- X
1-7softmax分类器
* Q& J3 P3 E; E: I% e2 a% w1-8课后讨论与答疑" `+ `9 ?7 z" G% F
2-1梯度下降原理-8 e5 k# h4 p% u' S+ E6 d
2-2学习率的作用-
/ c; ]+ i& v( T2-3反向传播-0 }" W, n0 d0 a7 P1 V; u# |
2-4神经网络基础架构-
* a, v L. D+ }2-5神经网络实例演示- j2 G/ _4 |) `+ i, c' w
2-6正则化与激活函数
" k4 y* }2 g3 X B2-7drop-out
; S6 V( e6 M: d# A$ O: e( \# j2-8课后讨论
5 p2 p8 d. D$ }0 ^, m( v3-1tensorflow安装4 s# M" t# o6 F: F
3-2tensorflow基本套路: g& I% J- f- p0 w' A3 Y& t$ K3 A
3-3tensorflow常用操作
3 W: V4 O2 G" t: q* \, n3-4tensorflow实现线性回归
& }4 }5 h3 M; ^+ d3-5tensorflow实现手写字体
5 c- D. L9 y; u& A+ y3-6参数初始化
1 S! z7 a6 ?# U! I1 Y3-7迭代完成训练% I" J0 v/ ^8 D" [! G
3-8课后讨论5 I- u$ L/ s" V* V* t3 T! B! R% s
4-1卷积体征提取
) E( N, V, @" e: T: p r4-2卷积计算流程
' J; C5 u4 t' ]( ]8 C8 Z4-3卷积层计算参数( K3 z# L% O* n
4-4池化层操作. q9 \$ ~' E. G1 H$ W
4-5卷积网络整体架构2 Q/ Q- J) j$ x
4-6经典网络架构+ e, I Y& j# z+ c! Y$ t4 O
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& M Y' m* h: ^/ }. l5-2使用CNN训练mnist数
F8 a: Q4 s7 {; Y5 H7 Z6 e5-3卷积与池化操作5 k! r; ^! S- R* Y
5-4定义卷积网络计算流程7 {4 |- p! \; \
5-5完成迭代训练6 W5 H4 r- S) S% `, m
5-6验证码识别概述
& U% w, f7 \3 ]& P' M1 |" \5-7验证码识别流程
2 \* E! P7 S# U1 a6-1自然语言处理与深度学& F( `- S6 ]4 S( w8 y
6-2语言模型- o L' D: C* c" B u* b* K
6-3神经网络模型
; _% t# y$ z* x2 ^6-4CBOW模型0 [; h/ O' B. G/ n. D
6-5参数更新
4 y5 V1 {: E/ t/ L6-6负采样模型6 ^0 _: e& t, C" a" t
6-7案例：影评情感分类(数据
; H: g. X3 I9 O! m7-1基于词袋模型训练分类器+ S3 B7 z" ]: t, G9 R
7-2准备word2vec输入数据
8 M+ _ @4 b/ n7-3使用gensim构建word2 o" L5 \6 G! X" a: m
7-4tfidf原理& T) N. G' E- F
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 g5 z: s% ^% c) C+ v4 l
7-6GAN网络结构定义
8 K' h! Q- C# X. J+ {4 L7 }/ y7-7 Gan迭代生成6 I }$ M3 Y* _/ R9 ]
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 S N& c. e. W5 g4 d! A7-9DCGAN网络细节
5 `( l) ?0 C8 [( Q9 _: Z0 c8-1 RNN网络架构" X6 L- B( u6 z4 Z! t, t9 ^ k
8-2LSTM网络架构. n" w) ^( B. D" i7 E" J1 m3 w
8-3案例：使用LSTM进行情
# Z. r" r% { p# N W% [8-4情感数据集处理3 T+ u' Q7 T9 F. u8 I0 a: W
8-5基于word2vec的LSTM模型
1 o0 A7 f# M, B$ r" y5 O0 h8-6趣味网络串讲（数据代
) i4 X) @ H# q) O8-7课后讨论版0 Y& ?3 @% ]& K) y& `
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/ K ?, V# K; j) M' Y" ~2 j6 E
〖下载地址〗
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