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" D7 e: a3 r, w# H. @' D; _
〖课程介绍〗5 U& \# j Y$ l4 q; D- `
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ P+ H( b; T. j8 e5 Q4 h- Y8 W2 v$ z5 ], E \- p7 m- G# j- f6 |
〖课程目录〗' i" R4 Q; J! ?/ Z
1-1课程概述与环境配置( W9 E5 w/ I! W" D
1-2深度学习与人工智能概述
8 h5 _; b& }5 F( u- @# A1-3机器学习常规套路3 k3 T0 s$ K9 }, i2 f. Q
1-4K近邻与交叉验证
8 d: h# x' S5 q8 G! C1-5得分函数4 X$ g( N4 w' p8 G$ N; r8 U/ i) ~
1-6损失函数7 S) t: T# k, d7 K
1-7softmax分类器( h8 s L% T1 H; c4 `5 c
1-8课后讨论与答疑
! r8 U" T- c* A. B& M3 V2-1梯度下降原理- ?8 `; _: t5 W& d; Y9 ]& c
2-2学习率的作用-
+ F- T M! [3 {2-3反向传播-9 P3 ]; P b) y; W) E; t0 f2 K) X: k
2-4神经网络基础架构-+ D/ B0 `' g4 D: h# E7 q
2-5神经网络实例演示-& D) p6 A% F% l: e
2-6正则化与激活函数& \6 [8 T9 O; [2 }6 s
2-7drop-out
q, Z6 e& E2 f5 ?1 J- h# b2-8课后讨论; H+ n% {* F' ?% u2 \
3-1tensorflow安装
1 C2 `! { {, C( b3-2tensorflow基本套路
8 U5 b. w# W' O7 P7 r% v7 {3-3tensorflow常用操作/ l7 f+ V. V# U: E$ Q
3-4tensorflow实现线性回归* S# {; G0 `* c7 S/ Y# s6 \
3-5tensorflow实现手写字体& U1 G N U, q3 U/ \7 q
3-6参数初始化
7 E6 X, z/ _# Z. w) K1 |8 [3-7迭代完成训练
% @8 C2 A: Y3 l" h$ j# u6 M! U. W3-8课后讨论
% \. Y. Z4 D( B$ N8 ]6 C4-1卷积体征提取
! |. s0 q/ Y. X8 D1 w0 \4-2卷积计算流程
7 q' U6 m; F, i7 ^4-3卷积层计算参数
6 a+ x; Q5 X! R- z4-4池化层操作
9 q+ ]6 D8 G# P) V' G/ c0 M4-5卷积网络整体架构+ m# j" h3 A) D% }/ J- m
4-6经典网络架构
* K$ ~- L0 K0 c3 Y) y5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 g) T6 `0 R/ L5-2使用CNN训练mnist数" `$ H' e6 ?) p! i% @
5-3卷积与池化操作
5 d5 ]8 X- S |; h5-4定义卷积网络计算流程
, V5 b C1 M; m/ r* N0 ?5-5完成迭代训练3 J4 L m, ^: q" L* `
5-6验证码识别概述4 P p+ M$ C; j: P
5-7验证码识别流程
: e0 K; ]% y. ^5 `. I- B$ [3 W6-1自然语言处理与深度学0 _5 G7 r/ _) q) a7 R) \
6-2语言模型3 ]: L! U& u3 y6 K
6-3神经网络模型0 r I- Z* |* H/ ~# D. ^! R
6-4CBOW模型
2 r: P. S ]9 p$ J, o x, U1 y6-5参数更新
. P/ d, c! O- j* F$ W6-6负采样模型
# Z4 [5 v$ C& m, {0 H1 x9 f6-7案例：影评情感分类(数据
4 e- l$ \( ?+ O7-1基于词袋模型训练分类器
. P% i1 e8 o$ o+ l7-2准备word2vec输入数据
! G' N4 G0 b$ k/ N. `! B* e7-3使用gensim构建word2& J# Z: E; j: g( N
7-4tfidf原理( i8 u9 ]: B9 K* X+ b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 I! s8 B5 {6 f# s; N7-6GAN网络结构定义
0 h2 w2 B& c( c) @- P+ v& Q& c7-7 Gan迭代生成
2 q* s$ v6 n. t4 L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ y# K$ x* B) A# I2 j7-9DCGAN网络细节
/ b+ `7 j0 ]% Q" `+ ]( e* t8-1 RNN网络架构) s; Z- K# o) G: u( a8 O
8-2LSTM网络架构9 }# H' k6 }4 a" V2 z0 W* ?
8-3案例：使用LSTM进行情8 n4 ^1 k% t( x, s, C8 T8 Z5 s
8-4情感数据集处理
! I1 A0 Q p9 b% y; H8-5基于word2vec的LSTM模型% {( J% u5 q9 `0 k$ m$ G5 J
8-6趣味网络串讲（数据代
/ D, P. Z/ K4 c t8 R8-7课后讨论版* I# w1 M' U7 K7 a3 r
2 ]# D1 R. `. @( p4 \% N. |; ^1 g- D! n) p
〖下载地址〗
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