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! y0 q& p! _: D; H7 v7 O: Y
〖课程介绍〗
' C2 R D4 `4 u; E0 }% t此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" P4 u+ |; a6 j* _
# E) b) g) j7 K; p
〖课程目录〗
. X. f" k9 A$ F( k6 g9 F8 _1-1课程概述与环境配置3 Y- `* ~7 \( V) A# E8 X1 f
1-2深度学习与人工智能概述7 Y+ d y3 o6 u ^
1-3机器学习常规套路
2 ?6 f9 n1 N. i w' U1-4K近邻与交叉验证
( y; i5 l8 |9 a E7 m& }: W1-5得分函数4 d! N$ @0 J u- u/ V8 ?, O
1-6损失函数
6 d# f, g6 u- l3 l% t- ^1-7softmax分类器
, M- @: t- y. I; V' X3 c% A1-8课后讨论与答疑! q( o. c; _- I; E% X. W2 b6 `9 c
2-1梯度下降原理-+ W. A+ T: n) u* N9 I5 _1 D
2-2学习率的作用-6 D" G7 B, U% O1 W' M; W; W2 a
2-3反向传播-
) V+ d! G9 F4 d# i" y7 G2-4神经网络基础架构-
4 t& b6 _% f( F6 F5 l2-5神经网络实例演示-
. R5 x* k S9 ^! n2 E- ?2 e' x* S2-6正则化与激活函数
8 [2 r% I5 R, R5 u2-7drop-out" Z" o7 `/ ]- x9 M
2-8课后讨论
4 r7 [; a/ |7 z% P" N! ?% E3 C3-1tensorflow安装# d. j' X0 E$ y9 x% B7 _
3-2tensorflow基本套路
0 d( v/ ~1 ?, E1 M7 [- g7 y- Q3-3tensorflow常用操作& ]' u- j. _7 @7 C% h( M1 T
3-4tensorflow实现线性回归, a" R2 }6 q' H! R: n" H
3-5tensorflow实现手写字体
P9 Y1 s2 x3 I2 _& r% `3-6参数初始化6 _& C* k5 _) d" d1 y( k
3-7迭代完成训练" A6 V: q/ g4 m3 |& u- r( h5 z; W
3-8课后讨论9 _# S2 O! K( w: L8 R6 ]: C9 k
4-1卷积体征提取
4 t! B5 @8 |+ C q) w3 m9 T4-2卷积计算流程' c; W# S8 o' p) v' i* A
4-3卷积层计算参数
m5 d4 s5 m/ F4-4池化层操作$ p, u. L R9 P
4-5卷积网络整体架构, ~; _7 }0 V- y0 n( n5 Q6 ]8 L
4-6经典网络架构
. X9 _! ?4 I t8 S5 X5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' e& u3 e1 Z9 |5-2使用CNN训练mnist数# Y9 V J2 P% Y# w- H6 \
5-3卷积与池化操作
/ u7 ?9 i& G2 S! a5 }5-4定义卷积网络计算流程! n0 g) a1 L3 W5 O7 k+ @
5-5完成迭代训练! W7 M4 N/ `) U* ^: t6 J
5-6验证码识别概述8 Y) _: D2 `! y# p$ w* X
5-7验证码识别流程& N, J3 T: ]: @, a' f% n/ J6 P6 {
6-1自然语言处理与深度学
w- T8 T" h2 d6-2语言模型
% z7 W9 z$ M2 j" B: [6-3神经网络模型
9 S/ @# _3 r2 s" \$ k2 ~6-4CBOW模型- @$ Y9 W+ i" j4 r7 T. m
6-5参数更新8 m8 O8 D) m3 v7 x: U: G
6-6负采样模型
0 n$ T. f2 N" w! ?4 i6-7案例：影评情感分类(数据3 K" i8 ^& w* a, V1 Y
7-1基于词袋模型训练分类器; { f2 ]# t1 `0 s/ \ S0 q
7-2准备word2vec输入数据
" I0 o9 y$ e4 B' m1 G h7-3使用gensim构建word2
& W* x8 E7 a6 e! D6 ?7-4tfidf原理& }6 N! K7 W" s; z' J4 W
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 ~( N0 C1 F1 w5 L7-6GAN网络结构定义0 h& B l& u. Q# t' m$ O0 d5 m' v
7-7 Gan迭代生成
6 z2 A4 b( Q+ |' M' z/ m1 i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 G' i3 _0 G! j4 x, K
7-9DCGAN网络细节
T& X9 [- W) F' Q: a8-1 RNN网络架构
1 v/ C, |" J! n. H F8-2LSTM网络架构
( m% T0 y5 A8 ?, Y" W" H8-3案例：使用LSTM进行情, w f r+ z& I6 y# u& ^
8-4情感数据集处理
; R8 ?" f; l" _" }7 e8-5基于word2vec的LSTM模型
* d) {6 r; H* ]; t% M* n8-6趣味网络串讲（数据代2 v' i- i6 C5 {7 ~, [/ l. j
8-7课后讨论版4 f8 y; w+ T2 s6 C; f8 |( I" |
. U6 C" I2 s7 ^: d) K) n( Z/ K% X0 `7 c8 k2 @8 g7 I
〖下载地址〗
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