* S/ [4 F3 t5 Z9 S! v6 p' j( G" i% m; A
〖课程介绍〗1 R2 Q( f, f& D# z2 J
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战: U6 t% d. c5 Y0 r4 H
* y( n) o5 b3 ? s7 H
〖课程目录〗
/ e: w7 a- S+ J0 b W9 V1-1课程概述与环境配置" d1 `8 p, j2 c" _
1-2深度学习与人工智能概述
3 k" l7 d6 l# ~' O2 Z9 O1-3机器学习常规套路+ x) {/ c9 K0 l/ [" M; q* G& P
1-4K近邻与交叉验证; V( ? I( [/ o- g% n2 ]) h# @
1-5得分函数
1 I$ ^3 Q( D# {" j' Z1-6损失函数' A* F' I. F3 A7 [. Q n
1-7softmax分类器$ a$ J- Q! B# F- v4 E
1-8课后讨论与答疑
# c& M s: }2 k+ x2-1梯度下降原理-
1 @! @% a/ J1 l V2-2学习率的作用-6 I% {6 n) b8 c
2-3反向传播-
+ U6 y3 d; A% H! ~. A* G% L2-4神经网络基础架构-
6 h) [4 t3 s; I3 M7 L3 ^* U2-5神经网络实例演示-
2 S0 j5 L7 ?- Q8 A# E3 @: \2-6正则化与激活函数
5 J, Q" _' v6 h+ [; p2-7drop-out/ _9 e, H& C* X* j X3 n8 E7 p
2-8课后讨论/ j& m- X( V* ?" C+ P: G# G" E
3-1tensorflow安装
4 P) @$ w1 y" \( \; M g3-2tensorflow基本套路
- B% i, \- r0 a. D$ J3-3tensorflow常用操作
& V! f0 q" ^* P8 j) v" e" f6 \2 Z3-4tensorflow实现线性回归
7 |0 p9 ]" O3 a6 N3-5tensorflow实现手写字体
: O. K5 ]! c- y7 G3-6参数初始化
( p8 f& z% d7 k2 [( X3-7迭代完成训练! e2 p; }" ?3 g" [
3-8课后讨论
3 A6 C) k: t, L' l4-1卷积体征提取
' C8 s+ |5 N: t* ?4 f/ H% a4-2卷积计算流程- S) R4 O& n# f9 W3 e
4-3卷积层计算参数
0 O/ \" l9 j9 ]! J+ i) {/ i4-4池化层操作! ~ O, X% }$ Y" j# `: I/ u) h
4-5卷积网络整体架构# ~& [ t- |3 F6 t/ R, c( u( a6 P
4-6经典网络架构
" p1 |3 O& F4 V( s. Z/ B5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ Z6 G: W6 Y; S5-2使用CNN训练mnist数
, u' i6 v* I+ m, V5-3卷积与池化操作, o7 Q+ q: ?* U" K4 O. K% X
5-4定义卷积网络计算流程
; M E4 Q: T, Q" U# x0 Q4 s# A5-5完成迭代训练
1 a) [4 {7 c/ }! y" j( z3 @0 q* Q) Z5-6验证码识别概述
% S8 V# f; K* q# a( Z$ z7 N9 [! B$ J5-7验证码识别流程
2 |3 x4 ~8 K/ @3 R1 n/ g6-1自然语言处理与深度学1 f8 @* }% K6 P3 n+ m0 [, C. C2 A
6-2语言模型/ o' [- ?* t! f( ^ ^9 Z, m
6-3神经网络模型; i4 @% _* O# L
6-4CBOW模型! G$ E1 _# h7 h4 c2 x& P4 I& q% p
6-5参数更新
1 y. p5 i! R8 d' d7 R9 Z2 g! P6-6负采样模型' q# m* w$ b9 m. v# B
6-7案例：影评情感分类(数据
% U1 @! u3 U, Z& g2 R6 {" I/ t% D7-1基于词袋模型训练分类器' W& Z5 b$ G$ ]
7-2准备word2vec输入数据
" D. T& G" T+ q5 Q: {+ J# X! s7-3使用gensim构建word2
" o- L, {+ e; B, ?3 N7-4tfidf原理1 ? H3 S# ?+ [, M; I$ t
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 |4 N. S' b8 X) ^# \* `
7-6GAN网络结构定义2 E5 \$ B! M% L+ T' S0 X
7-7 Gan迭代生成
9 Z9 \9 K) I6 O* l [7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 i. p$ u' g$ t0 h1 p/ ], a2 u9 p
7-9DCGAN网络细节' O5 v9 b! e( g- [# C: J1 ~
8-1 RNN网络架构/ i8 M$ M3 u+ a. |' [% h; K
8-2LSTM网络架构0 `4 K5 n( A6 s: Y F3 h
8-3案例：使用LSTM进行情
7 f7 O* P: U4 i2 X F1 W8-4情感数据集处理
$ W- K: ~' |( [5 n8-5基于word2vec的LSTM模型6 W% ] g2 I- z( _6 O/ m
8-6趣味网络串讲（数据代% D6 W1 u+ M4 i4 {
8-7课后讨论版% S& |7 k0 W# W5 Z! r6 R# A- V
( {6 \5 Z" y) t3 w
' j) P% d2 T3 N0 @' l
〖下载地址〗
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