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+ \6 U. w, r+ s# G7 q
〖课程介绍〗+ @+ u5 a' M, S* T
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 D! z4 L' b6 T
1 Q- ^1 Z$ K# g$ N2 ^
〖课程目录〗; K! L( j. t. M1 J6 Q
1-1课程概述与环境配置6 J8 j4 F& s' {0 [: q
1-2深度学习与人工智能概述* c# Z: A/ b, M0 c% M
1-3机器学习常规套路
$ n( k' E/ ?6 x- l! H1-4K近邻与交叉验证% w# R) \3 b3 [( r! X# C1 Z
1-5得分函数2 q1 O1 V- m! B8 u% e4 p) d) _
1-6损失函数
1 ?7 j8 ^# T% B1 D* _8 k- a! x' {, l1-7softmax分类器
# Y% U8 P. i W# u. s9 f) \1-8课后讨论与答疑9 F9 R. I- ^+ n) E& ?; Z( U
2-1梯度下降原理-. @ W3 b- n! `; q% N Z
2-2学习率的作用-
G* p7 a$ h6 Y; R0 n2-3反向传播-
) O1 ?: j) A. n: W, H @; H) z2-4神经网络基础架构-4 x+ Q$ L) k5 o
2-5神经网络实例演示-/ S, Z" P% h# D1 y
2-6正则化与激活函数
8 A" y& u$ x& ~# I/ {, V2-7drop-out
& h6 O* k) |& G2-8课后讨论
. }, A* b5 d C0 \- ?4 L3-1tensorflow安装8 }* s P, ]0 I: p! S
3-2tensorflow基本套路; r, d( ^- ]" A& x$ Q9 X. H
3-3tensorflow常用操作
: p% i e+ h9 c+ F- y3-4tensorflow实现线性回归
9 Q9 P: Q4 b3 q' O3-5tensorflow实现手写字体0 l* I1 R3 O" b: [0 {
3-6参数初始化! _& f% U$ G; |! O7 k
3-7迭代完成训练
' n9 T7 F; W& a9 Z H3-8课后讨论
2 B" V& x W' R' L4-1卷积体征提取
' j: f( q- e; h. ?4-2卷积计算流程3 c* e4 Z# d6 N+ b
4-3卷积层计算参数
8 v8 T3 I- H: V6 v7 G4-4池化层操作* [: F5 }% \* E; a- }6 r
4-5卷积网络整体架构# e3 g" k9 W+ e# _& G+ f1 Q$ L
4-6经典网络架构
7 i7 x4 c& ~: N9 l5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( q1 |" Z4 }# w% i5-2使用CNN训练mnist数
- G( _( I# F! O0 o0 z0 |5-3卷积与池化操作
* @7 }, t; ] F/ R% A5-4定义卷积网络计算流程
9 b, L4 m1 G& U: |! t5-5完成迭代训练( Z8 h' W) R# ]# S* F8 k( U& D
5-6验证码识别概述; W: g- F# ~. @0 U1 K, s
5-7验证码识别流程2 h5 r; a2 Q/ |% J
6-1自然语言处理与深度学
- V" z6 C( Q3 E% s6-2语言模型$ |3 H: Z% R5 m# h
6-3神经网络模型
) S* E: P- X2 T l K1 ~6-4CBOW模型
. Q: ?+ s2 |% W! j$ Y: n% m' e9 p6-5参数更新+ i2 T" W: y- p9 {5 I. B3 H
6-6负采样模型* e0 o8 V% _! r" \; R, ^
6-7案例：影评情感分类(数据 `7 \1 n& v6 C- b, A1 z+ p& B* o
7-1基于词袋模型训练分类器
2 ^( a- j" C/ m z9 i. r8 h1 u7-2准备word2vec输入数据; l/ y1 V! f. f: q
7-3使用gensim构建word2
! u7 A+ P$ O, S* V) S; R, u/ @1 r7-4tfidf原理
' u3 s: f/ M$ i! H" m$ a: e* Y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 \! D4 J; Z+ x5 C7-6GAN网络结构定义9 o2 J! H% i/ X# P
7-7 Gan迭代生成
7 S4 u0 U" @* e8 ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 i1 P8 j/ v1 X" T7-9DCGAN网络细节+ M U9 G( x/ d, B; S
8-1 RNN网络架构4 F5 U' C% S- c0 \% K- S; p
8-2LSTM网络架构4 u6 C2 N. v8 H5 w
8-3案例：使用LSTM进行情* e: I& X7 H& @/ P& D
8-4情感数据集处理
& ]* {7 p' g# z K! N( D+ D" \8-5基于word2vec的LSTM模型1 B T2 Q% V7 j0 s& c; ~
8-6趣味网络串讲（数据代) k! Y7 X; G9 p7 L) w- [
8-7课后讨论版
6 b! b# z& w9 x, ]6 I3 F7 F
2 T. t+ b& ? S n7 |5 L1 L: i$ b* L% W6 \, A/ v) Q5 }
〖下载地址〗
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