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〖课程介绍〗0 r( H) h0 l6 j5 K# w- T5 F( 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
2 b# E3 U' f, p5 `# ]9 B* ^) Y4 N+ j
〖课程目录〗
1 ~5 e; ?; e0 I2 N( H# N1-1课程概述与环境配置0 i9 e( T5 Z# { B6 q
1-2深度学习与人工智能概述5 D" G. F+ O) V* B# s# h% h' g7 t9 C
1-3机器学习常规套路8 n' Z9 @* L. V/ [, C0 v2 M
1-4K近邻与交叉验证
$ l9 Q+ W4 e( F5 e1-5得分函数
5 J) ?3 Q4 c9 x0 |) [ W; W1-6损失函数
) Y1 R& L8 T7 t( c1 P: l' ]1-7softmax分类器* r( b* R: L% {8 [3 R$ C
1-8课后讨论与答疑8 k) d3 @+ t' }, ^* y' ] W
2-1梯度下降原理-# O1 V3 [. X- V; O
2-2学习率的作用-* f# ?2 ^: t6 x( K9 p4 l
2-3反向传播-- ~: g: L! n; d8 A/ e
2-4神经网络基础架构-' f8 P4 q# {8 B1 I( d
2-5神经网络实例演示-8 `# c8 h( @$ y" R+ z1 a) {# ~
2-6正则化与激活函数9 z5 X3 t7 U" _, d$ v5 H
2-7drop-out
, U' F" b- [ W4 k2-8课后讨论# W0 _! t5 \$ H1 D; T: _) y
3-1tensorflow安装6 j, ~8 I& T6 @9 \& W8 T
3-2tensorflow基本套路3 H, r3 f/ v) l
3-3tensorflow常用操作
+ w6 Y4 y: ^/ _# A: R, r3-4tensorflow实现线性回归
& D% q7 e! w- g) S. N! [( m3-5tensorflow实现手写字体7 A7 P6 d; u& Y% y' Y) w9 H3 q
3-6参数初始化
& ^0 P5 I: K! f4 R. W' V3-7迭代完成训练
+ P B# T1 Q6 ]4 V) Y3-8课后讨论6 L" e/ T* D, p5 r' H
4-1卷积体征提取
* ~! b2 p8 i* J* [: S4-2卷积计算流程; Q1 ~% Y' P0 O4 @
4-3卷积层计算参数
: |3 M! W5 i6 @, J: Z9 \; U4-4池化层操作% s- [6 i! d6 b, X9 ?; u
4-5卷积网络整体架构8 v5 [& e) x- i/ o* E
4-6经典网络架构
0 h/ J7 T2 i: x! b5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 ~ L, v2 C9 H/ V5-2使用CNN训练mnist数
; p2 t2 @$ n# v& g) C5-3卷积与池化操作9 `1 ]* f! ~ H) [9 G* _2 O5 a. x: B/ z
5-4定义卷积网络计算流程
8 E: a! F, h' z5-5完成迭代训练
6 `7 f" Q, H' ^5-6验证码识别概述( \* K) o- ^: G& \, A" ~( g2 J4 u
5-7验证码识别流程
! o R) X& W( d/ T/ q6-1自然语言处理与深度学
/ t+ Q* |0 I6 t* C6-2语言模型. _5 d7 [# |, |5 O, P/ [
6-3神经网络模型
$ I; \& v2 [& ^3 Z6-4CBOW模型
5 Q9 [ F1 H' N2 V) [6-5参数更新% f+ n' T j# i4 F: v5 U' ]
6-6负采样模型
' A) M1 G/ c- L4 P0 v$ f: A6-7案例：影评情感分类(数据
$ p& A* e' W6 z6 j% {0 v3 U, Y# n7-1基于词袋模型训练分类器
! m7 e$ J& b9 O# j6 y1 h. e7-2准备word2vec输入数据" S1 [3 O* ^& u5 X" J
7-3使用gensim构建word2+ |: o% t R! R" e
7-4tfidf原理
2 K; r; N- @* Q% A L) j$ a7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% o: i1 h% L1 {6 x6 y$ ]. l6 `7-6GAN网络结构定义; T, a# G4 u8 r6 q! n w
7-7 Gan迭代生成5 p1 ?; Z4 _( i& q8 {/ i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( u; M9 I; Z( y9 B% l# |/ ?
7-9DCGAN网络细节* | h0 B, x( r/ {
8-1 RNN网络架构% H* J1 w8 I) }; [( h. K0 w
8-2LSTM网络架构0 o! J/ R8 C) s' j
8-3案例：使用LSTM进行情
L" m- a/ H+ D7 }9 U, |8-4情感数据集处理
5 U P3 v" S7 z: J. x2 B* O9 I# K8-5基于word2vec的LSTM模型4 ?+ A; t1 `$ H+ |( o+ E8 a4 m
8-6趣味网络串讲（数据代
' O% p2 n' q- X4 D) C8-7课后讨论版
# W( V3 h# e b. H! E1 S) ]
5 m, Z8 n) ]4 o5 h9 J) C! P) T" f/ z* y8 j- t3 ^4 l% o/ B( l
〖下载地址〗
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