6 N4 E. u u& l+ J# V! e3 e/ [
o, f! O7 [9 s1 ~$ k$ `$ q
〖课程介绍〗
J" ~" w( j+ W2 R# R9 M2 x此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 N" L& @; W d+ l& c$ g8 q/ w. ~; W! l
〖课程目录〗) t1 F6 f2 t; a) P# C: h1 n
1-1课程概述与环境配置
- k) g9 o/ i7 K; P1-2深度学习与人工智能概述
3 d: @& r' [* r8 y& c4 P1-3机器学习常规套路: O/ Q1 ]6 R, `* w: ~
1-4K近邻与交叉验证
9 A* [3 H, D$ v; d0 m1-5得分函数
/ w; z! \; a2 ?) [0 j4 o1-6损失函数5 l/ K m* z$ [4 M& X4 |; }
1-7softmax分类器5 r) F8 f5 A( b1 D
1-8课后讨论与答疑
; ~- m1 c. c( K0 }) T* }2-1梯度下降原理-( V" j2 @; M; c8 S) J+ i J1 ?3 O
2-2学习率的作用-
9 [% T7 h/ u! P' `+ m; O5 p2 }% R" J+ ?2-3反向传播-
' |/ w7 O- m# N8 n. c6 K2-4神经网络基础架构-
( U, R; A/ w6 ]! x7 x; i- r% ^2-5神经网络实例演示-0 h& v8 x; F! |
2-6正则化与激活函数
( l) E A2 z/ T2 @( r# G' Q2-7drop-out
: G! E& _+ O* P: Y2-8课后讨论
% F7 @) l) l1 \3-1tensorflow安装 J( k* M: ]4 a1 R% f1 _, t) ]
3-2tensorflow基本套路& X0 l) x [6 ?8 e7 v; {6 R4 H
3-3tensorflow常用操作: Q/ x/ k D! {9 S: u
3-4tensorflow实现线性回归* D3 n i) \& g( e7 W# _
3-5tensorflow实现手写字体' h, ?1 s2 p G2 N
3-6参数初始化$ u% F2 R) q- B" X
3-7迭代完成训练
$ `9 F8 j7 d& T* Y1 V; o3 @0 d1 Y9 o3-8课后讨论
" O o" P% |; }' l/ w5 y4 L4-1卷积体征提取
0 q7 [% \; {1 n3 @9 p( \ |4-2卷积计算流程
, ^8 }+ K2 z: U& A1 d( r9 B/ E4-3卷积层计算参数 N1 V" t3 V% W8 H& [
4-4池化层操作6 ^) L7 x" h! k0 @9 [ p+ N' S
4-5卷积网络整体架构! k; I+ |# _" r7 X) E
4-6经典网络架构3 }$ G7 ~6 n8 e2 O8 ?
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: n% m) q7 n' |' ~7 ^5-2使用CNN训练mnist数
' q! B* Q% d* E8 H6 T z' t5-3卷积与池化操作
& _/ L, K$ \# Y' Z# \0 K6 `5-4定义卷积网络计算流程
9 R: A/ I3 y8 c2 ^. k- e( k7 K5-5完成迭代训练
7 _1 L! J6 u" W4 S; o7 f5-6验证码识别概述
: i$ c$ J. R1 D8 `" s9 i& C5-7验证码识别流程
* v4 q) ]' s- j2 M6-1自然语言处理与深度学
+ t' u4 E) n- A$ H0 i2 e6-2语言模型
2 k4 l, ~- d* J* T! @) d! ~* d5 f6-3神经网络模型) c+ c( V5 Q2 w p, q1 o
6-4CBOW模型2 R$ |. R# q- |. H4 [% u. y$ C
6-5参数更新, x: L/ i' U0 B0 F
6-6负采样模型
, J4 s" @3 W h2 V3 v: P6 }6-7案例：影评情感分类(数据
1 C$ N1 T" t' s3 {/ o( O' R7-1基于词袋模型训练分类器. v; y! A( C0 {9 q- M
7-2准备word2vec输入数据
; ?6 \5 g" t2 C6 E7-3使用gensim构建word2$ p* Z) k* A0 W4 N; P* O
7-4tfidf原理
) Q9 O/ p/ l% J2 U: T# m4 G, i; ` T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 c5 n8 [" {* X0 g2 A) M6 }
7-6GAN网络结构定义
+ R, j9 v3 a/ y% q" I( _$ c% _7-7 Gan迭代生成
5 \$ H; ?5 e+ T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& P. x- }! [( i7-9DCGAN网络细节* }0 {) K1 `1 ~$ V( ]+ c
8-1 RNN网络架构4 J3 H+ ]$ r4 u2 q
8-2LSTM网络架构2 l7 `9 m) _5 w" Y" Y$ r( @
8-3案例：使用LSTM进行情, U- n5 y' g% j k
8-4情感数据集处理5 ]) w. ~7 \/ o0 D
8-5基于word2vec的LSTM模型
; r& D; C% @6 [) f& f1 G& ]# O8-6趣味网络串讲（数据代
/ Z" d# @' [2 S' s8-7课后讨论版" I1 m+ w4 X! ~) b) k
$ o% X0 o) s! | b A$ y1 E: t
4 ], T v& C/ [3 H2 K6 A2 a〖下载地址〗
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