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3 l }5 U& H; Q' i4 {' e# l! \〖课程介绍〗
# h4 a" Y; G4 v5 M2 z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战5 b" ^( W+ e% c8 N$ Z r4 `
+ H: t4 t+ g; g0 Y1 g' O〖课程目录〗
% y: Q7 z+ j* G5 C2 k L0 p1-1课程概述与环境配置! J2 I, e8 ?3 d% n: {# i
1-2深度学习与人工智能概述$ u' T4 ]+ Q/ }8 I) B' F/ }
1-3机器学习常规套路
# Y# x) C2 U7 [' A1-4K近邻与交叉验证
3 n4 a+ K6 O, ?3 W1-5得分函数
' Z9 H8 `. B2 o1-6损失函数1 I6 ]/ t; F: i- z
1-7softmax分类器
8 q0 P8 Q, j: {0 N' T- h1-8课后讨论与答疑/ C4 |0 K# I3 G$ T; X& T4 o
2-1梯度下降原理-
9 | G1 Q+ p% |& D: T2-2学习率的作用-
# X/ `: u$ X. y# b9 g6 K3 X4 W2-3反向传播-+ {3 p2 e! T& e& y9 A
2-4神经网络基础架构-, }3 t1 s7 \+ d9 z' @+ O5 d
2-5神经网络实例演示-
4 g8 M' |! ?, K* c3 V% v2-6正则化与激活函数/ s3 q1 t2 g6 s
2-7drop-out
8 ^3 a& _) E* d& Y2 _2-8课后讨论) w& b U; t X0 [( _+ D% q
3-1tensorflow安装6 `3 i$ s6 c G+ x; M( C- O3 t
3-2tensorflow基本套路* u! t6 i; i" E4 C% N! l# Q. G
3-3tensorflow常用操作6 c+ S4 S: a" G
3-4tensorflow实现线性回归
+ F" t, G. n- @; {5 z! G& W9 M3-5tensorflow实现手写字体* M% G" }3 @1 L$ k8 v" J. A" h) a# c
3-6参数初始化
/ B, s6 v+ o- I: \1 N& ^( X) ]3-7迭代完成训练/ V) K& {, }1 U
3-8课后讨论
* |. `3 o# U, t1 |7 `/ i( \. W4-1卷积体征提取
; k) O$ [0 {4 G. J/ E' I4-2卷积计算流程
7 u* y+ f; w& T4-3卷积层计算参数9 X0 K! c' f7 y3 c- {$ r
4-4池化层操作
5 D# t0 B" V' m& K: o) Q2 `9 E4-5卷积网络整体架构4 E, G( n: S7 x! A+ F
4-6经典网络架构
$ z/ T1 g* n. v7 o w5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ h2 F' r$ A! o0 Z2 c5-2使用CNN训练mnist数+ E. _% h( Z$ W4 U* G3 u! B
5-3卷积与池化操作3 I9 E9 ?8 v7 V* c
5-4定义卷积网络计算流程
$ E/ w# i$ v: c) u5-5完成迭代训练
1 r# i- h0 V/ K) m% I1 U4 D5-6验证码识别概述- |- H% [. b& x7 g8 X5 j! G2 u
5-7验证码识别流程2 I7 |) \ u5 c7 V
6-1自然语言处理与深度学& Y* s$ B) ?- r ?, a K4 q; ?
6-2语言模型
) z) f4 U+ ~! ~' S2 w! g1 g4 _* L" K6-3神经网络模型$ F8 V+ j1 ]' D- I% A
6-4CBOW模型
H/ n8 m. {5 \6-5参数更新0 m y$ f! o/ J- F1 [, K
6-6负采样模型
}3 i7 {$ M; q6-7案例：影评情感分类(数据
) I% `7 [5 y. h" h8 Q& L7-1基于词袋模型训练分类器
- g' M6 K/ A# V, G7-2准备word2vec输入数据
% v' C* {6 L2 p1 A: A7 D7-3使用gensim构建word2; f: ?) a2 J2 }* B1 D, a% \ v
7-4tfidf原理; j, y( m+ H7 Y1 L3 U! \
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) e! a8 q8 f+ L! O$ h
7-6GAN网络结构定义4 l& q8 M; X( k! @" N
7-7 Gan迭代生成
- |" F: q5 W: f: J$ t; ~. _! P. L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） ~" {. Z7 u) r& _
7-9DCGAN网络细节
/ ?5 G# u/ }7 J: G1 }! z" f3 B: B8-1 RNN网络架构
: U+ z* |% G0 g, z. g8-2LSTM网络架构
! k4 ~2 {; C2 |! i) a! v8-3案例：使用LSTM进行情
' q5 E9 C; |2 Q; C4 h4 c8-4情感数据集处理- q0 V# Y8 k4 w! H& D5 X4 D, p
8-5基于word2vec的LSTM模型: t: R' u, e8 F; Z" }1 h* h1 n
8-6趣味网络串讲（数据代
( W" i( d9 O7 c; L2 ^$ ]' ^8-7课后讨论版
$ }4 i% p' Q8 Y& |& D* J1 r- f& H7 U4 ]. z/ b9 g9 a) p( `- h1 t
+ s* |! U A$ y
〖下载地址〗
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