( h$ g/ ^; d) S# C& B
8 u2 ~# F* u5 D! `" D5 o* k〖课程介绍〗
2 @! ~. m% V! q, D此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战. l) @: r2 d( x& M1 Z3 l `+ C
; h! J* m/ g- y
〖课程目录〗
1 U, R" H. T6 I0 S( l. W' x1-1课程概述与环境配置/ N! n1 F4 g- s- n7 f. d
1-2深度学习与人工智能概述
! N8 `: A4 `) h2 C8 b) G- }1-3机器学习常规套路# d) _, Z7 @. ^1 g$ p
1-4K近邻与交叉验证+ P, W! u- c' I
1-5得分函数
+ h# V$ E' ?4 s# L$ r7 f1 d6 r1-6损失函数; s; Y( f" [! T. n1 N
1-7softmax分类器3 B+ ~+ a3 p3 i9 @' V
1-8课后讨论与答疑
? n/ N" T# D# ] e* x. O5 d2-1梯度下降原理-5 Y# r. D, S% {
2-2学习率的作用-
) G/ Z! b+ }$ ?2 B* P9 c2-3反向传播-/ ~5 t8 _: ^5 Q; [3 J Z
2-4神经网络基础架构-
1 H$ b9 O* [0 R. N+ V2-5神经网络实例演示-
2 N% J0 J" o. W l0 [! ^2-6正则化与激活函数* s3 l* D4 m: N- I& S
2-7drop-out
/ p8 I6 d7 G, p# h, M: v8 x2-8课后讨论! i# F9 d3 b8 n2 \' r* S
3-1tensorflow安装
" ?% e$ N1 H6 }# [3-2tensorflow基本套路! E8 B+ x9 E0 [' l. E( f8 q
3-3tensorflow常用操作
- k4 P+ s0 G' Q& u6 X3-4tensorflow实现线性回归
+ G& G; p: F, ?; l3-5tensorflow实现手写字体
# w1 _8 E W& k3-6参数初始化
' V, U. |' u% {- C& D# ^* J9 ?3-7迭代完成训练
* A5 D! K4 {6 T" b$ m3-8课后讨论% p- m: l# U! B* o3 P6 M+ J, ]) e! B
4-1卷积体征提取
: K6 f1 d( Q, U0 Z4-2卷积计算流程# b! z p& `% b8 ?1 X' f4 ~6 ?
4-3卷积层计算参数4 g+ f2 s5 Y: Z; U& J* ]
4-4池化层操作
9 B3 E: u: d2 P3 B- v4-5卷积网络整体架构
' L2 B6 x' d# `/ f* D6 e- }! B8 \4-6经典网络架构) ^, l3 @+ q1 k1 D" [
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ n1 i- m$ _% q5 m* ?( X
5-2使用CNN训练mnist数
. I$ X; [3 n" o8 d- |5-3卷积与池化操作# v+ y- o7 ?2 v$ \" w! t$ ^9 N
5-4定义卷积网络计算流程
! u# ^# ^2 i% S5 c) y5-5完成迭代训练
) W5 E; y' k. g* C1 X! K2 y: ^: H5-6验证码识别概述
6 P# k' S0 m* H9 h0 g5-7验证码识别流程5 h V" y9 E/ Q5 r/ Q
6-1自然语言处理与深度学
5 m) S+ H; K4 J6-2语言模型
2 B5 c' \2 `3 Z3 t: l7 R6-3神经网络模型
' {+ ?; P& \) I0 L1 G7 k# N6-4CBOW模型
; H4 H% S1 j) ^& A7 [* ]6-5参数更新- q j% }* C+ S- r* f4 d! Y" \
6-6负采样模型! r$ k. r6 K4 w+ v3 U/ E0 f) o
6-7案例：影评情感分类(数据' d: \" C6 |5 c# n7 r
7-1基于词袋模型训练分类器
9 u" t* P1 i: n# E/ @( x5 p( U7-2准备word2vec输入数据
9 P' }; W8 T4 {% v7-3使用gensim构建word2
& }+ g' r/ z& k; l+ d0 _! o7-4tfidf原理
; h4 e; t) m0 V8 h$ ]( O ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 o3 N0 l2 V- `8 ]! l( ?$ r7-6GAN网络结构定义
, }3 o6 r! q9 [- ^! [7-7 Gan迭代生成
* B( y5 @! A8 U+ c* A1 D7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 K! j4 w: g0 z8 Q+ ^$ _
7-9DCGAN网络细节7 g z9 ]. e5 `$ Q2 Y5 s2 u
8-1 RNN网络架构' X$ q) ]; r6 z- } x
8-2LSTM网络架构" S/ j/ b, B4 ^4 l! E0 [, `6 [
8-3案例：使用LSTM进行情; Y! Q6 S7 X' d5 z1 t: d7 W4 R. O
8-4情感数据集处理
$ m( o; S4 \+ R8-5基于word2vec的LSTM模型
. _* }3 I+ \% Q- s8-6趣味网络串讲（数据代& t0 q4 ], c# r+ r
8-7课后讨论版
/ ~+ t" o0 P, f% l% h5 C8 \3 C- z! e E* N
( r0 l' r A8 {/ z
〖下载地址〗
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