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1 ^8 p! P9 l1 i" l5 {1 S〖课程介绍〗
7 \0 A1 t% x+ }5 k; u+ R' P- 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) A1 d: v- R9 M4 `/ n3 T6 T2 \1 b
2 |" m! N. g4 H$ Q" |〖课程目录〗8 [4 Y" e7 `3 X/ @( R. E
1-1课程概述与环境配置
8 Z' O2 U! g# k2 N' Z1-2深度学习与人工智能概述
) h; \; E& V" u1 X1-3机器学习常规套路9 {* ^" C0 r) i% ]- v* `$ x
1-4K近邻与交叉验证- h3 o/ o$ j2 O* \ L: J
1-5得分函数
5 O: T8 |; }) @0 A1-6损失函数' g! v4 x& l) Y. B
1-7softmax分类器+ I( q; A" |' H" z( j
1-8课后讨论与答疑
0 @3 z, n. I r4 V( _6 o( g2-1梯度下降原理-
5 H" _( }* O7 S* I7 w% z3 |2-2学习率的作用-8 Z4 i1 w6 E) l+ }2 `; U6 Y
2-3反向传播-
' W) T4 ]+ w# R5 U/ R2-4神经网络基础架构-, z" H6 h+ O: X) \6 }0 M
2-5神经网络实例演示-! G- o i( n; k1 h9 |
2-6正则化与激活函数- y2 b: F' ^, z" D5 L2 b7 G' b
2-7drop-out( u2 @) }% K2 n5 A% v$ Q M8 ~
2-8课后讨论9 Z" C3 k8 D& ]* `2 s
3-1tensorflow安装0 f0 m- ~4 S, D% l d
3-2tensorflow基本套路" Y) k! `4 }" K
3-3tensorflow常用操作
5 J0 O5 M' ]9 B8 w; W/ {3-4tensorflow实现线性回归
4 ]5 ?% _ F, ~3-5tensorflow实现手写字体, M* P7 k7 `. o) |$ E" K* s; t' r/ _
3-6参数初始化; w4 R- p; B4 D: H4 u
3-7迭代完成训练
- a* h7 {) j2 \+ C+ @3-8课后讨论/ d2 B! V/ j6 n
4-1卷积体征提取) s6 t; ~3 n) L
4-2卷积计算流程- z2 F2 g2 O" q* e; \' [* E3 h
4-3卷积层计算参数
. X$ p6 r. u, k6 @: n4-4池化层操作$ o l2 P) M5 A" Z0 ^
4-5卷积网络整体架构
- P M3 q( `% n6 G k8 k! v* {4-6经典网络架构
; ?- ~0 V2 M) W( F' R5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: A1 K# v Y. ?9 q8 T. Z9 L+ g5-2使用CNN训练mnist数
( U! B# K" N3 D6 n9 P; F( \' S. r5-3卷积与池化操作
; Y# t8 O4 z v9 I6 c* x! f" b4 g5-4定义卷积网络计算流程
5 K' D9 e m* i* n# M& m9 m5-5完成迭代训练
$ ^' r: h' W3 B4 Q: l J5-6验证码识别概述: Q4 W+ S9 s2 a; K3 r w/ }
5-7验证码识别流程
0 S' {9 H) W% E; X6-1自然语言处理与深度学$ [& H1 d' c$ q. f. C5 J
6-2语言模型- l6 T3 J1 G4 K2 B* {) _
6-3神经网络模型: f: ?0 H0 e: P- W, V
6-4CBOW模型- U% j3 {* f% _3 w7 C# B @
6-5参数更新
$ n5 |0 A5 S' i Y6-6负采样模型
g# e l, V" w) [# W; N% S6-7案例：影评情感分类(数据
5 W# c( L$ f+ L3 d# |: x' R7-1基于词袋模型训练分类器) M+ w8 r4 i* n, Q
7-2准备word2vec输入数据
; T/ @2 x2 U# W" A: l7-3使用gensim构建word2, r/ S" j/ C* n1 D8 H; @
7-4tfidf原理
6 f) l. l. I* j4 ^; z/ `7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' c4 Q5 |/ v5 T" @! h$ _
7-6GAN网络结构定义# U0 O. a( m0 e6 o
7-7 Gan迭代生成 j+ Z: P; A) D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' S( q2 O- m0 x9 q+ A$ C7-9DCGAN网络细节+ O- D E1 E1 n5 l' f
8-1 RNN网络架构4 v1 k/ n. o, t& L7 [/ O# v6 `
8-2LSTM网络架构. }: O1 o: {1 Z \3 @. D- F
8-3案例：使用LSTM进行情
" r3 W& W; z6 Q7 e9 r8-4情感数据集处理
) ~: ^. Z4 Q" C8-5基于word2vec的LSTM模型 T( Y6 P+ S+ f
8-6趣味网络串讲（数据代/ y+ o* N' i/ w4 M3 H: A
8-7课后讨论版
% j! n( _* S4 u: u8 N/ f! H7 y" b6 Q i5 n2 z* D* I( ^
2 K$ u: {( o) r* b2 a+ e
〖下载地址〗
8 r& S$ j5 l% \6 R" i( h1 ~+ p* A) k' i1 ]" u9 n$ F) o
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