5 T. F# T _5 e* q# C9 v9 O" x Z% u: v
( y2 ^% F: F0 k/ P y2 o( w6 Z〖课程介绍〗
: y% y/ [5 p5 _7 X3 l: 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 Y# ?2 A" `0 }( p, R) g
2 A3 R/ Z. r5 R8 r& R9 f& G4 \
〖课程目录〗* ]7 z/ y- Y% R) M
1-1课程概述与环境配置- j4 }2 j( T* i
1-2深度学习与人工智能概述
( ~# z. \3 e; v; N9 @/ I1-3机器学习常规套路
: T4 O# w" z; k' x1-4K近邻与交叉验证6 Y8 g$ ^) `/ ~' V- n, X, X
1-5得分函数
1 A1 H+ Y z* P# q0 L! C1-6损失函数
' z3 r( t Y: x9 g u/ P* Z1-7softmax分类器8 e9 C! K) D0 | |, |# d
1-8课后讨论与答疑+ N) q$ v3 J! y2 M. W
2-1梯度下降原理-
) W# o6 c4 {" N+ [7 k2-2学习率的作用-3 }# `4 W; C% k8 g) W/ V* e9 Z
2-3反向传播-2 U0 U2 V, H' X, a! h% _
2-4神经网络基础架构-
. N2 V0 K: A5 ^* \2-5神经网络实例演示-1 _2 d0 s4 K* V- `0 C& K3 j$ w
2-6正则化与激活函数3 L$ q: U1 I2 c& ]6 n3 F2 Z
2-7drop-out* t; \* ^9 X% `; g6 g
2-8课后讨论
: Y/ B" ^5 ` U- b1 p6 j. s1 N( l3-1tensorflow安装
; z7 p) i0 {6 J3-2tensorflow基本套路9 U3 G0 s0 {# |6 m
3-3tensorflow常用操作8 b( u) A5 X4 B5 B6 Q# T- ]: W0 E
3-4tensorflow实现线性回归
2 s) E, `5 Z. C- Z- U3-5tensorflow实现手写字体
" t, a j/ {+ o9 P a; C, w3-6参数初始化. K# ?/ _* H4 m1 z
3-7迭代完成训练
1 D, d( h r { b5 ^% K3-8课后讨论. v6 q" r8 _, V7 [
4-1卷积体征提取
! y/ H8 v" l% l& `$ z/ c: F4-2卷积计算流程
4 L1 e7 r. w/ g1 X7 _1 |4-3卷积层计算参数) n4 P9 e5 F4 x1 z6 B0 @
4-4池化层操作
7 f# S, ^8 r5 M4 z4-5卷积网络整体架构
; d$ ]$ f6 [, |; l( Q* a4-6经典网络架构
4 V3 _) j2 D7 o& T5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 K/ ~5 l- G, m
5-2使用CNN训练mnist数
9 t* x1 y D1 l5 `5-3卷积与池化操作
! V5 F, t& ]8 ~% o: s! \* c5-4定义卷积网络计算流程$ p- v3 p( M- Q& p; X, v* n% d
5-5完成迭代训练0 T" d0 |2 e+ w% }( s
5-6验证码识别概述. k; y! _9 H3 o/ p
5-7验证码识别流程
" \/ C9 b q8 w: X( l0 A* O$ {1 |6-1自然语言处理与深度学8 h. Z' Q9 ` H% t' O! c8 R! E
6-2语言模型
' G% z- Q" O- K: g# U6-3神经网络模型: F6 t! n% G b: D, d
6-4CBOW模型
, Q/ ]" I9 A$ c+ b) U4 F7 f3 i6-5参数更新
8 i) w$ U* T6 v, ?( [ d+ d2 P6-6负采样模型7 P2 m4 K$ [: x9 d$ M
6-7案例：影评情感分类(数据
* s m* A9 X8 f. ^, R2 D7-1基于词袋模型训练分类器
" o- Q+ g- \% u+ M' x5 Q7-2准备word2vec输入数据2 u% d, n* ] k! I- p& @ j9 X
7-3使用gensim构建word2
+ ~7 p3 a9 n0 }, m5 Q7-4tfidf原理1 ~1 d& g& P+ a7 b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 l a: D2 R9 E& ~# a. M5 H7-6GAN网络结构定义
* {* P3 l$ T; y) {7-7 Gan迭代生成) g; H6 a: x9 V/ A b- G/ M3 c2 P- P
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& D5 c$ I9 B$ k* o0 }/ D
7-9DCGAN网络细节2 d5 S9 }, Z' ]: `+ o2 l+ a
8-1 RNN网络架构; |& a+ b$ _2 t$ z+ ]5 e$ H
8-2LSTM网络架构
% c* h9 s/ v n# L) d8-3案例：使用LSTM进行情* V+ Q2 }; R2 s4 |+ d7 G
8-4情感数据集处理
' x( m4 }1 }) e; b4 N9 j% p# E8-5基于word2vec的LSTM模型' u( ~6 r3 B# T% M: y- _+ [1 n
8-6趣味网络串讲（数据代
# e' j" d! Z& B* `8-7课后讨论版
, h4 O' z. l$ W& Z; Y/ B4 ~! O" j4 Q# f* Z( q) V h# l
, L c# x! z' {* r. s. b4 ]
〖下载地址〗
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