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7 W# V. l" p6 B
〖课程介绍〗
. O9 G( H9 a7 Q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ U; G# L! N' Q. z( R
$ Y9 g8 Q4 r- M7 A* D3 s- Y0 c〖课程目录〗
2 j' B b6 N8 T1-1课程概述与环境配置: Q+ [3 N2 }! N* c# i, V! y
1-2深度学习与人工智能概述
0 [2 [# f C" C" F7 z3 E& \1-3机器学习常规套路
5 V& s8 z( ]' W- H1 `1-4K近邻与交叉验证
7 c. P; h$ \* `1-5得分函数$ v; y! C0 t- d6 n% V9 F
1-6损失函数
! F9 d& B# R# r" r0 x+ ~* A% s1-7softmax分类器
* r8 W9 Z& Z( [1-8课后讨论与答疑
& A: |6 V- w8 D- t/ ^6 R; v% `2-1梯度下降原理-: S$ w; X0 t0 X, }+ b# P" K K
2-2学习率的作用-
2 s7 H2 K3 V' A4 Z8 x2-3反向传播-0 z# w+ X) o) \1 b3 }3 f% `/ L
2-4神经网络基础架构-
/ M$ ^3 [8 N' ~7 b f9 `* g2-5神经网络实例演示-3 o9 v: Q. A) a8 {
2-6正则化与激活函数) _% }9 {% T- T1 o& q
2-7drop-out- s4 G7 u$ ] _3 p; N' x8 g d" [
2-8课后讨论
8 I1 Y- @4 \& F! T$ i3-1tensorflow安装
1 E9 J# G, J e) F6 j' x9 ]& M3-2tensorflow基本套路$ y" ^6 Q! N& ~ R
3-3tensorflow常用操作
+ B3 Z7 o# i9 ~, y3-4tensorflow实现线性回归) j& u* @/ ~: @" |
3-5tensorflow实现手写字体4 A/ i, T; P( j/ B1 c9 f) ]* W
3-6参数初始化
2 p) j `+ R' {4 i5 Y/ {3-7迭代完成训练
6 p2 F% Y' f G8 ~3-8课后讨论8 B) c- b0 u, U4 ^' A
4-1卷积体征提取4 ]) q: g4 W+ `- _& k( q6 y
4-2卷积计算流程8 |0 Y$ _' }4 x1 i7 r+ ` K: T
4-3卷积层计算参数
7 ^, o+ A \5 X# y. f4-4池化层操作
# `3 t. K$ V) K, {3 B3 w" |4-5卷积网络整体架构& w$ D: z! a3 y) d# q
4-6经典网络架构
; A& h8 [6 C' H) I: A5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ }; S3 w' Y. J# D- e% C
5-2使用CNN训练mnist数4 x( W' y/ t& n/ a& [3 W, x* r
5-3卷积与池化操作
* H, f+ Y5 W: a! u: U% E5-4定义卷积网络计算流程
% q" K6 M' V' V0 O% ]0 s. |5-5完成迭代训练
! z' w o6 p- f7 g( r1 ]5-6验证码识别概述
4 q( X0 i2 q( b% _4 W7 b" P5-7验证码识别流程1 O R6 |( s& c6 V0 ~9 L
6-1自然语言处理与深度学
4 K& |. ]: B7 U, i" U6-2语言模型
3 z) `1 F9 e& T x" R: q6-3神经网络模型
) O& K2 z2 Q9 U- e4 H; }6-4CBOW模型' D/ F; i8 f& }% ?' W
6-5参数更新' t# |$ D& k9 {" j2 y# Y9 l# }
6-6负采样模型
. P: ?. Y( y( Y& i) u' {6-7案例：影评情感分类(数据
; C$ L. o! E0 }, }7 y- i7-1基于词袋模型训练分类器
) o# P; S% |) p2 `6 W+ Y7-2准备word2vec输入数据/ x4 }- h f3 d' H V$ \( J# a
7-3使用gensim构建word2 g+ Z0 u7 }" E7 w7 e
7-4tfidf原理/ X; f) c6 u; {) n% X# i% f: `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 n& C8 e+ Q+ S, A5 M' T2 O' U
7-6GAN网络结构定义# ? \% q/ x$ P
7-7 Gan迭代生成
7 S0 ]& c( n& E7 l7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
* J! p- |% L- y" o L. p! L* @4 D- S7-9DCGAN网络细节1 C" T( {+ e) K$ i: F$ x
8-1 RNN网络架构3 Y; G1 C3 ]; F. k; c2 }" Y5 F! f
8-2LSTM网络架构
/ M" f4 z: o- [: }8-3案例：使用LSTM进行情# \' i/ P! b0 r$ ~/ s
8-4情感数据集处理/ W Y1 ~8 Y( A5 M
8-5基于word2vec的LSTM模型
! o: G) W6 j4 P# ~. q9 I0 O8-6趣味网络串讲（数据代0 h$ P2 l" K! Z* ]
8-7课后讨论版
6 s+ p! x* q. b) c! @; B
1 P" s. a: i+ W! f- c, R4 a j" j, [' X$ ~9 y
〖下载地址〗 G; T( {# i* j
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