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! D3 U( x: f% F2 S6 @〖课程介绍〗
" k7 j# W6 e+ I' g% q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) p5 Q' s; {- S6 v
8 f, R+ C/ |# a0 R9 c2 c) U) ^( Y# \; s〖课程目录〗+ Z% B J5 y. d1 n; [
1-1课程概述与环境配置) |, { ^# e* H# A& l' S6 t
1-2深度学习与人工智能概述# {' z6 x) ^' b7 n4 U# h9 V3 Y. ]
1-3机器学习常规套路; T* c$ w! k, `2 r# e1 m7 ^
1-4K近邻与交叉验证
% \, D: d! Y4 }* b2 ], W0 S: K1-5得分函数
5 z8 h! \# T3 ^' e1-6损失函数# u5 ]5 o! B& N
1-7softmax分类器& h2 x) V8 l! k, ~6 H
1-8课后讨论与答疑
* k1 w& V$ O! N! t/ E4 h2-1梯度下降原理-' G4 v2 J8 u! U4 i( e- n% Z) C6 P E
2-2学习率的作用-* D2 P- `# t& S9 ?7 [
2-3反向传播-* K9 ~* h$ }2 p3 @
2-4神经网络基础架构-
' ^- U' G! a0 y+ j0 O% i7 Z2-5神经网络实例演示- J% ^, P* ~# E9 {6 P, P
2-6正则化与激活函数5 o' r6 ^' Z/ E9 x* \
2-7drop-out) a* Z6 R. H/ L8 r" q" h
2-8课后讨论
/ Z) O) V$ u& _* T: V6 R3-1tensorflow安装$ g, `9 {7 {6 k2 V
3-2tensorflow基本套路
4 ^* l6 t% j7 Z' _( P0 p3-3tensorflow常用操作
7 o( C4 |; Z8 ^& M/ j- T3-4tensorflow实现线性回归& G" a/ P! B- N, v7 V% |$ _
3-5tensorflow实现手写字体
5 f! G4 X5 b0 q: \: Z3 ?: G3-6参数初始化
+ A5 }. K K$ ?' F& a& i3-7迭代完成训练
8 D9 O$ K2 p( w" S l6 y3-8课后讨论4 V% i& M7 W$ ~! A
4-1卷积体征提取* r' i/ n6 p% l8 Q
4-2卷积计算流程
- K4 s; V5 d) _! y4-3卷积层计算参数
, V, \% B9 t% c2 _( K$ L4-4池化层操作) j& B, @& W0 I" S% j* _ Z
4-5卷积网络整体架构
/ o9 p9 R6 w+ C8 v# u Z4-6经典网络架构! e- {0 e4 o' ?- h
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 C7 Q9 C& A! q8 M" G, I" c
5-2使用CNN训练mnist数, a' V3 p: a2 o, G3 F& X
5-3卷积与池化操作
- S: I% s; p9 }8 M% _. N5-4定义卷积网络计算流程
6 X X* S4 z1 D+ I2 w2 B: k5-5完成迭代训练
$ X, k; d3 Y7 v# Y) P* j: v) S0 w5-6验证码识别概述( B# w. ^+ }1 N6 _7 ?, ^
5-7验证码识别流程
3 {/ M4 v2 F# v. B1 l* A1 [$ F5 q6-1自然语言处理与深度学
/ r `9 q( m1 ?. q8 {6-2语言模型4 O8 w. N3 }7 N" H
6-3神经网络模型
4 V1 k, p6 w9 f) M; ^3 [6-4CBOW模型
* a8 D2 `, @ X5 u* J" ^6-5参数更新 W( u8 s( K' U( W& \
6-6负采样模型
( h6 s! L3 r6 E" m4 t6 ?6-7案例：影评情感分类(数据
$ L1 N2 E" K6 {8 R7-1基于词袋模型训练分类器; D0 K' |$ B; i' I2 X% ^6 j( _
7-2准备word2vec输入数据
: a# F# P& a$ J; `# Y5 q7-3使用gensim构建word29 C$ G4 Y- Y" ?* G1 T1 h0 j7 r
7-4tfidf原理
. ]) J# ~- ^9 R( c, ]6 Y- B9 t7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); D8 w3 ]$ ~8 r d) ]/ j
7-6GAN网络结构定义" V q' O8 ^, e+ Z, n9 o+ e
7-7 Gan迭代生成$ v: }, \+ L' f& {' U% R
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# [3 u, J6 j! ?0 A: t5 ~, M
7-9DCGAN网络细节" R0 H, H& m. Y
8-1 RNN网络架构3 Z" L3 C6 S, `! R: S! J
8-2LSTM网络架构
4 b4 F8 M' d/ J" Z& }9 @2 }1 F8-3案例：使用LSTM进行情
- v( E8 D' v) c0 q# L8-4情感数据集处理+ V) X% `8 i' p. ]& k
8-5基于word2vec的LSTM模型
* x' p6 E7 W3 n9 {6 p, k8 K0 L8-6趣味网络串讲（数据代
. y( C6 h3 `4 A" ]1 ^8-7课后讨论版
2 L: S0 f) N2 V" W4 \% s/ W
: V( L, {- R* H2 j2 ^* |) U0 L6 y2 O8 I
〖下载地址〗
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