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〖课程介绍〗
# b* q- q8 M5 d4 w, X' H) 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! H; \ R5 _/ a
' R9 i! a$ m* O# h4 X5 M7 _3 q) z1 _. p〖课程目录〗3 K# c: e7 ~4 \/ ]/ {+ L
1-1课程概述与环境配置 k% i2 J+ B5 f
1-2深度学习与人工智能概述5 s- r3 v: U3 v; m( z+ [3 D( t: I/ d
1-3机器学习常规套路: D3 t! N7 m: \# E
1-4K近邻与交叉验证
4 \/ _6 V! W( S1-5得分函数* R. U. O+ G- V, U% F
1-6损失函数
9 _2 |& b0 p4 m' y* y3 S1-7softmax分类器
8 ~! N$ \' t' L% I1-8课后讨论与答疑' e" J, Q1 b b, j7 O4 |4 X2 j; w
2-1梯度下降原理-
' j- B& V6 D( A+ b2-2学习率的作用-
" I/ a* q! m7 u9 w2-3反向传播-# G8 {* p; N$ D6 G- b1 p& V' n
2-4神经网络基础架构-
+ p: D r, N, s/ q% l' q( Q8 z. j2-5神经网络实例演示-, R3 _9 r: U( H; X7 j
2-6正则化与激活函数: c0 Z! j- k1 q1 ~
2-7drop-out! C& a$ }* S' n
2-8课后讨论
' N5 ~* ^, O& t" s0 l3-1tensorflow安装$ v$ ]' F+ Z' y6 \- S! [% e- v
3-2tensorflow基本套路
9 o: b0 r# o! G3-3tensorflow常用操作& q C3 T) h$ }& L, K
3-4tensorflow实现线性回归
! N' A# D* D2 F8 A2 ~) f3-5tensorflow实现手写字体
7 m% y2 R3 U8 @9 t3-6参数初始化' x+ u4 ^9 R z) s$ f% Q' J3 L
3-7迭代完成训练
9 H [. }8 t* j3-8课后讨论
# d0 p; J5 L) ?4 F4-1卷积体征提取
, p; Y. r" T# d5 |! u4-2卷积计算流程
5 T& w) O7 S: T5 d) t' }4-3卷积层计算参数
8 y3 r7 m& X/ s3 z4-4池化层操作& ~5 W! J S8 d. a1 Y; f
4-5卷积网络整体架构
- U7 U& q3 I' j4 w& a4-6经典网络架构4 S! y, ^' v1 ?9 E/ Z3 h: x5 @
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 ]* `8 _3 S2 ]6 J# ?9 z+ h5-2使用CNN训练mnist数+ ~ S+ L& X& p7 |" ]8 A
5-3卷积与池化操作/ U q- X/ _& T
5-4定义卷积网络计算流程9 c& O" U$ a; `) y
5-5完成迭代训练% w& l0 }4 {( ~1 r: a$ g5 l6 G
5-6验证码识别概述7 Q! W3 F* p0 X
5-7验证码识别流程
& Z8 w$ {9 U) e& Q6-1自然语言处理与深度学3 S9 N3 y( I! ]- a3 u
6-2语言模型# b' [1 V6 ~& n; E, o1 B1 t1 R
6-3神经网络模型8 l6 Z3 X& J! `1 Z# `, [1 J
6-4CBOW模型
! x/ F3 g0 H! |! ^6-5参数更新
* r; O" Y6 m- u, M6-6负采样模型. K# Q% O5 B3 s0 s; r# Q) {& N
6-7案例：影评情感分类(数据
1 c; y( _- z Q- v; J7-1基于词袋模型训练分类器
% D6 i" z; t# ?7-2准备word2vec输入数据: c, b( G0 D1 T. [. p7 W
7-3使用gensim构建word2
6 \' ^2 }! G7 X7-4tfidf原理
* `. D: Y1 b. H2 V' b, @2 k7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- u/ b3 t0 L# j$ u7-6GAN网络结构定义
8 m" m; f2 Z$ t5 j5 ]0 e7-7 Gan迭代生成2 C% ], C" b2 E2 i# F) V9 I
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' W( l9 W( ~! `$ p' v: T( T( y7-9DCGAN网络细节' M; n7 a% q+ T% J, m5 t
8-1 RNN网络架构
, \* X) A. s9 i1 k( f) K" o* y4 v8-2LSTM网络架构
8 j8 \. m; H7 z8 x9 Z8-3案例：使用LSTM进行情
6 a8 g5 f) S) [( l' J; H: `8-4情感数据集处理8 _& G0 I, E6 z# w
8-5基于word2vec的LSTM模型0 A2 O0 E5 E2 [' T3 d: h
8-6趣味网络串讲（数据代4 [$ v2 c+ j: A9 u% ^6 @: H9 U
8-7课后讨论版
7 H9 h6 o& g/ r% Y% S7 m
3 C7 G' A( D6 N( J$ y, {2 K6 i& V: N
〖下载地址〗
: F4 B( K0 |1 v3 K8 V
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