) E8 w3 `5 i& ^) A3 J" p
) b- s& C: }& W A% M! k1 K
〖课程介绍〗. H* x7 Q! w# H4 `
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 ]7 B3 G7 k: d' ]6 o! y7 g/ O
6 C! }# k5 B9 m# V7 {7 A& |〖课程目录〗
+ ]7 ^3 g7 Y% F1 E" e1-1课程概述与环境配置
7 U/ O7 [- S( X, e% X1-2深度学习与人工智能概述$ H$ b( C5 `' n2 t% e
1-3机器学习常规套路
& d' ?7 l, E2 F6 N1-4K近邻与交叉验证! S) w1 U X2 e2 V7 ~
1-5得分函数0 @- j @$ k3 j C+ D9 p9 G
1-6损失函数
1 o# D8 r5 R( q1 _" `1-7softmax分类器7 \" p. f6 Q8 k# R4 d& a+ e% f
1-8课后讨论与答疑2 ?$ B, N9 U1 s+ r# B, u: _
2-1梯度下降原理-+ H6 r0 U) @1 \, w$ Z8 G
2-2学习率的作用-7 W3 \% X/ B0 @! L; |7 S ~ s
2-3反向传播-
) G9 b- r1 q, k2-4神经网络基础架构-3 O; {' s- ]& u9 t
2-5神经网络实例演示-
+ x- y' h! Y9 j" g' A2-6正则化与激活函数$ K0 I% b) O/ M% r5 m: S( A' N
2-7drop-out
! Y$ `0 K/ f; e, ]" |/ o2-8课后讨论6 Y! D# D! F2 l+ y ~4 x# f
3-1tensorflow安装) ~# p( P4 c1 B7 U
3-2tensorflow基本套路
2 D5 i0 }# n3 g3 S$ \: l5 P3-3tensorflow常用操作& Z' s* V4 c1 M% H5 R1 `' W$ s
3-4tensorflow实现线性回归
7 n6 @; ?, p3 D+ p1 l u, w- w3-5tensorflow实现手写字体
7 X- N: Y" n7 F1 h' }* F) a( I3-6参数初始化. G' T, b; i+ c' }" t. V
3-7迭代完成训练& m8 [5 a/ ]3 S7 Q4 l# L. g6 B) [
3-8课后讨论
% ~* D. B" O) ?; ?! h v4-1卷积体征提取
+ X5 X. L s- }+ d) r0 r( o/ s4-2卷积计算流程
0 W* k* O9 |/ v R9 L6 J5 y4 H4-3卷积层计算参数
C$ G$ ]3 I t. [, \0 Q( _; Y4-4池化层操作9 d' R9 X% N; g/ D" `
4-5卷积网络整体架构
4 c7 r5 J0 G- y) ]% A* O2 p4-6经典网络架构& V; h) S% U" p, C
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& k/ B& ~( M! m# `0 K5-2使用CNN训练mnist数) ?+ f9 S* s0 b
5-3卷积与池化操作$ \( L! K5 l' _% s$ t
5-4定义卷积网络计算流程
9 i+ J, B3 I( n& ^5-5完成迭代训练; D, _* b$ o. Q' ^1 j
5-6验证码识别概述
6 e( y+ U/ {" }$ H$ t* K9 n* @1 b5-7验证码识别流程
% \ K7 J" O4 }* x5 T X& W. G4 p6-1自然语言处理与深度学& F2 j) ^9 Q F) Y3 \/ l, S
6-2语言模型
" `/ i+ Q" B7 \+ t4 W6-3神经网络模型+ _2 o" C+ k2 Z2 A) Z, R
6-4CBOW模型4 R1 ?$ Q# o5 C6 U, [
6-5参数更新* D# a3 Y; o4 u; [" f
6-6负采样模型
7 h, i; _& ]: S/ c9 r+ q- G( e6-7案例：影评情感分类(数据1 |( P" W* l* h
7-1基于词袋模型训练分类器
_& M* M) Z; I( P' {+ d7-2准备word2vec输入数据
% J5 E$ K0 S6 m$ X6 @% v7-3使用gensim构建word2
- V0 c9 o5 t: |5 D& G7-4tfidf原理
0 Z/ v! Y( M6 o8 X# b5 T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* s% L* t+ W4 b4 U: |6 b
7-6GAN网络结构定义
7 W7 [' ~- J, t c; r7-7 Gan迭代生成+ } Z! A( \, a/ @2 E9 T+ [
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% Z& k% b+ g/ ~" \8 @
7-9DCGAN网络细节* z8 o9 D# G: f7 A
8-1 RNN网络架构) @# K1 R6 ]" i0 g$ b. v/ ]5 a5 X
8-2LSTM网络架构
# w% ]# p5 V" J, ^) Y v8-3案例：使用LSTM进行情
( S: _) A# w" N+ C8-4情感数据集处理( l2 T6 B8 R5 A9 b; R
8-5基于word2vec的LSTM模型+ x6 ?. k, w2 b. H+ N" P, T: ~" C
8-6趣味网络串讲（数据代9 `! F3 x8 |. J3 ?* w7 X% I& u
8-7课后讨论版
1 N8 g5 W* H6 U* z( \& A2 _+ n8 @4 {) Y
4 q+ ]5 G6 ~1 F" s! o
〖下载地址〗
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