0 M4 Y( \4 a3 G+ y
- [3 H! g/ Q7 W. z〖课程介绍〗. b5 Z/ H) ^( }2 }# g$ l
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, E7 V# s, R- K( K8 c$ B; O
- L% i5 V- @+ S* ], p+ W) W〖课程目录〗
- H2 Z9 C5 h8 x. x1 a1-1课程概述与环境配置9 P$ Z; W( e4 V: \! D5 T* p' D- {, S
1-2深度学习与人工智能概述+ v- X ~% E9 @8 Y3 b
1-3机器学习常规套路$ i* n3 L9 O6 M# J* D" f5 P D
1-4K近邻与交叉验证( b5 \9 z2 t( o
1-5得分函数
+ B) l6 a y/ L; [% W5 i* Y1-6损失函数
9 T; _ E; \) m P T6 i' a/ R) \1-7softmax分类器
7 n0 ~. _, }+ m5 V1-8课后讨论与答疑
+ V) G. u( J- C/ E2-1梯度下降原理-
3 m/ g/ W8 {8 t: M1 G3 T2-2学习率的作用-
$ }- z, k- J0 ~/ S" N" K9 ^9 v2-3反向传播-7 p. M: {- c! d/ h# X
2-4神经网络基础架构-( Q5 ~( o5 x. H/ I
2-5神经网络实例演示-8 z% t* q( O6 H, w9 f
2-6正则化与激活函数
* S- k; X' C( J/ w+ r+ a+ n" z: O2-7drop-out
Y9 Y: B5 J6 F+ N2 a! f! ~2-8课后讨论
; Z7 d8 p/ a; h3-1tensorflow安装
; ~# C! h$ t6 h3-2tensorflow基本套路
1 b- w- t+ g2 a! R7 p! D3-3tensorflow常用操作5 H6 c8 |) q# {+ b) x
3-4tensorflow实现线性回归
% X: G9 n% M5 ?! ?, `6 `% H9 s8 P# ~3-5tensorflow实现手写字体
# H$ W% D# e9 k/ w+ x, ]3-6参数初始化7 t. @" }! d8 C$ u( z& k
3-7迭代完成训练
7 F! ^7 q; f8 A2 |3-8课后讨论
0 C% ~& K! u. |# U/ d9 N4-1卷积体征提取
9 @7 ?6 z% _: P& B4 N4-2卷积计算流程
" C/ B. Z$ |( L* j1 I4-3卷积层计算参数
9 P$ p# D0 M& t, {' ^$ U: g& z+ D4-4池化层操作
4 O% `7 i8 a* c, ?4-5卷积网络整体架构
. y- _5 i. R& ^ Z3 {; \3 [$ R+ @4-6经典网络架构1 s. n" A3 z) }. s
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- Q( Q7 [ `; p. }! F
5-2使用CNN训练mnist数- Z2 [2 u y* ~8 s/ N W# w6 D# |! f6 B
5-3卷积与池化操作
% y% n) G* R- n5-4定义卷积网络计算流程8 p0 I# @5 Y5 ?+ g) Q
5-5完成迭代训练. a7 H8 J' O6 ~ x5 _2 @+ O, a6 p
5-6验证码识别概述
" C# ^% G# B2 [6 b$ m. K5-7验证码识别流程& y Z9 |" E; L; m0 w
6-1自然语言处理与深度学
2 a) f' k5 l+ F K; {5 N1 p) F3 R$ p6-2语言模型" r: L" |" A6 y; f4 t0 y
6-3神经网络模型
7 {$ h; A! p& Q5 C2 c" j6-4CBOW模型
/ d7 q' ^$ l9 J6-5参数更新, u* O: {% X0 U3 J- z* f' T3 N
6-6负采样模型, t& I$ [9 m2 j1 h( m: q7 n
6-7案例：影评情感分类(数据
1 F' |' P4 d+ C* }1 m7-1基于词袋模型训练分类器
) p" c- }$ o3 H3 R4 ^0 |3 z( A7-2准备word2vec输入数据
d, h8 ~! J8 G# V3 d# ?2 K7-3使用gensim构建word2
, @7 J' t( s: ~. s' B6 w+ {- m7-4tfidf原理% ?% X O) y* A/ x! t; ~! J
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& K9 L: k/ U; n1 x" m- _% z
7-6GAN网络结构定义
0 D# V v# ^. G& V3 \2 E, n( T# q7-7 Gan迭代生成
% a- B8 q( T. B# G+ B7 o% D* c7 @7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 U3 f9 j) j- p" `
7-9DCGAN网络细节' \7 q. X( a) ]2 V, g/ Y# s
8-1 RNN网络架构
, d0 A/ V- @- \( T: e9 N8 M! K8-2LSTM网络架构
- v6 T. U+ z+ M8-3案例：使用LSTM进行情
4 ^: ]' k) @- y% F8-4情感数据集处理' v5 Z3 O" h, w$ a
8-5基于word2vec的LSTM模型
6 u8 Q$ D( ^2 o4 b7 O8-6趣味网络串讲（数据代
3 ^0 ^" @% X8 [1 z$ U/ L& e2 t( u8-7课后讨论版
6 x7 Q( a& _5 ]+ P- Z4 F! L
7 s- Z& B i+ d" q3 e9 p) Z; d+ _* r. ~1 L
〖下载地址〗
) C% c" |' |+ |) I3 o1 i' g5 V; a* }9 t- m2 t! E& n1 L
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