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4 D/ N6 s8 Q8 R$ s- e〖课程介绍〗5 A7 S: h) j( E R
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* z3 Y |+ u: U. R* H! B5 G
2 T: u/ k% i I( ^4 ^9 M2 B% a H$ ?〖课程目录〗 Z& ^. x0 m+ d
1-1课程概述与环境配置
6 O, b- @% y3 O3 U1-2深度学习与人工智能概述! J# A5 v! R3 g0 o* H
1-3机器学习常规套路. Z5 Z4 U9 u1 [6 \& v
1-4K近邻与交叉验证
/ ^% ^# Q7 T ~: t0 M/ B* A2 }1-5得分函数
$ l- Z$ e7 N- ~1 C2 z4 o5 J" _1-6损失函数8 J: M$ C3 a& a2 ]" w* x
1-7softmax分类器
2 C- Z% U( S+ z6 |4 T6 B1-8课后讨论与答疑
6 D! t' R/ i$ i8 G2-1梯度下降原理-7 m% l; i2 E3 @, E% U0 `( n
2-2学习率的作用-
+ X: t( X Z9 m2-3反向传播-$ S2 _1 z8 l# X" i: i
2-4神经网络基础架构-) L( A. |, ~! _) @: p/ G4 C
2-5神经网络实例演示-+ X$ {: M0 J' N9 R
2-6正则化与激活函数( {" d) u1 f- ]8 o X' S, `, r+ j
2-7drop-out
4 H+ ^! j' B. w8 s/ }7 Y8 N2-8课后讨论
* ]4 q/ c# B: m( }3-1tensorflow安装
. ~# u a5 ]) L* |3-2tensorflow基本套路
6 Z' G0 Q" l/ b1 ]3-3tensorflow常用操作/ D( k' ^" Y5 |
3-4tensorflow实现线性回归. e4 a' h( p8 t o! x
3-5tensorflow实现手写字体
* ?* M; ~/ |4 H9 x3-6参数初始化
6 z3 F; ^4 a+ t; I3-7迭代完成训练
; n$ c; B+ e0 p, m9 _4 S3-8课后讨论' w- S6 o0 A8 L) R/ a- R6 e, ^# Y
4-1卷积体征提取
$ i7 [$ B" c! t2 Y* J4-2卷积计算流程5 G ~( `3 W1 B) L. S+ c
4-3卷积层计算参数
0 B' y( Z& c6 r4-4池化层操作
2 f1 E# p2 N0 k/ t7 H* D. i9 y+ b4-5卷积网络整体架构( \9 R/ {" v9 o9 O# L8 Y. Y* E
4-6经典网络架构
9 X# J! B3 V, f8 b! z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 a% k" G9 u% H- x* i/ p& F! v
5-2使用CNN训练mnist数
0 I! m* w" Q7 G6 z/ X6 I/ a2 R5-3卷积与池化操作7 I$ F: Z. M2 w) c6 _4 p
5-4定义卷积网络计算流程* S3 p2 H+ _) o6 f1 x; Y
5-5完成迭代训练2 O. O& T+ h) [1 i* c B5 @
5-6验证码识别概述! p+ X: R. M7 Q! ~
5-7验证码识别流程
+ M4 E' S l. o- S3 T% y7 e6-1自然语言处理与深度学; X8 {- S* C. a, V, y5 X/ ~, {
6-2语言模型
- l( z, V- Y' ]. P6-3神经网络模型( a1 a% u, p/ v( |4 c5 Q( v7 p3 i
6-4CBOW模型* ?% x1 Z& d0 X& w% M
6-5参数更新1 i3 x" }8 |+ A4 i
6-6负采样模型% _. K0 e1 @6 U
6-7案例：影评情感分类(数据5 N7 v0 \: Y+ P; h
7-1基于词袋模型训练分类器1 w% \5 g' x4 r5 b! ^6 e+ T
7-2准备word2vec输入数据
$ b4 A' b4 ~2 R7-3使用gensim构建word2
% Z, D5 `' T# T0 w( w7-4tfidf原理) J, n k, `- }; K
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& t# T/ z( K* f" t7 H! ]' y7-6GAN网络结构定义
, k3 a0 C: B- K$ M2 R& u7-7 Gan迭代生成
- |$ i/ K& m' C9 ?' X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! Z! s+ f }. x7 w7 B9 L' c7-9DCGAN网络细节
0 U1 e" B8 q+ N- [( X& G8-1 RNN网络架构3 D1 d- S7 ~2 x; I/ u! q
8-2LSTM网络架构
0 n1 Q5 G* w0 K' B+ Z7 v7 t8-3案例：使用LSTM进行情
, J2 X$ s' W& Y% W2 y" x/ y8-4情感数据集处理
1 h& u7 `7 Y; n8 r+ l6 b1 X8-5基于word2vec的LSTM模型
1 \6 X) m5 L' _* {' @( Z8-6趣味网络串讲（数据代
# a: z, ]3 J; S8-7课后讨论版( @% L8 b5 A( a, H4 A, Q1 {
, f( p6 G7 }2 J$ u7 K) {4 S2 F% I* p9 `! D7 f& W
〖下载地址〗0 D2 q# p4 x6 v! A9 [# X
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