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" {8 F! V+ H4 c5 B) C〖课程介绍〗
# C& X, x2 U) M5 p* t4 S6 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
2 I' h+ N/ x8 h- P4 g4 v1 k' O2 |3 b( k* M5 P3 U; \, @& A
〖课程目录〗. f0 V" j* ]4 @ J1 X: h) R
1-1课程概述与环境配置
a6 `1 A8 q" |# a1-2深度学习与人工智能概述
0 y7 }/ p$ h# X1-3机器学习常规套路
t4 a( v0 W A' e4 V6 d, _' K1-4K近邻与交叉验证3 s! G, m \% A+ E- R* L% u( ?" R
1-5得分函数5 w; h" @* X/ }6 d" ^
1-6损失函数
: |% _( _, g* b$ A* e! e" j4 l1-7softmax分类器, |/ v* ~+ K' k' b. K
1-8课后讨论与答疑
" y, N- @0 w* s+ P$ n2-1梯度下降原理-
) e+ o' {5 t& P3 f7 W) \5 r" @2-2学习率的作用-8 j% l, G4 `. g' z9 z8 |
2-3反向传播-; d6 o9 @. S; j2 O' m' \, F
2-4神经网络基础架构-
$ W @* ^/ D; c# w2-5神经网络实例演示-6 n& h2 C1 M9 T0 G5 R( g8 H
2-6正则化与激活函数5 N' m, j5 k, ^$ g6 J9 L
2-7drop-out
! z B, \" u3 }2-8课后讨论
% Q; n' h( U6 S3-1tensorflow安装0 D J, y0 {0 ?5 E( Z5 h
3-2tensorflow基本套路; H0 ]! r4 ?; X& Z$ g
3-3tensorflow常用操作9 x! E3 w. Z- H9 g8 h
3-4tensorflow实现线性回归
! ?3 G) u3 m. }3-5tensorflow实现手写字体
+ I$ L5 G6 B5 S0 \3 b; K ]- G3-6参数初始化, B# B/ h7 W+ p6 p( G' E
3-7迭代完成训练
5 |6 f& D! j8 A p3-8课后讨论- ?% c/ k1 `1 o2 O& y( d
4-1卷积体征提取
0 e% ~2 R% ^6 X$ N! a( O' |3 V0 G+ I4-2卷积计算流程
P/ U8 x( l- @4-3卷积层计算参数5 h- y c2 t' s G9 Z& D
4-4池化层操作1 z: C- d6 w1 ^2 r1 h/ m; ]5 ^1 c
4-5卷积网络整体架构
( l2 k7 i& D2 r# f, y4-6经典网络架构
. r6 H B; x0 S! ~: v% I5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( x) ~4 ~4 ?# X2 j% a# Z% j5-2使用CNN训练mnist数
" r" ?8 s6 {+ r: q8 O3 w5-3卷积与池化操作+ G* }: z, |/ L" W$ B0 C
5-4定义卷积网络计算流程
9 J: ?$ S2 @' u8 U+ N. U0 N5-5完成迭代训练
+ G3 G: U1 h- F/ R; F8 e5-6验证码识别概述7 \7 k( S z( h6 P# W: ?
5-7验证码识别流程+ q! H4 X5 a( O) `
6-1自然语言处理与深度学 t x" o; k" a5 P$ B
6-2语言模型& b8 K/ ~1 P) l5 s8 a% _8 S1 j
6-3神经网络模型4 R8 a0 [3 K8 a& w9 O
6-4CBOW模型! w4 z- Q: M% {( c, T
6-5参数更新
. [$ n1 k9 [9 ~6 U- X2 S6-6负采样模型0 b6 P9 K- c$ R' O
6-7案例：影评情感分类(数据0 r0 l8 {! G+ a+ e% N
7-1基于词袋模型训练分类器# c3 D6 A0 p8 o: A4 T
7-2准备word2vec输入数据4 }( S8 j9 I2 ?: s! d
7-3使用gensim构建word24 C0 w/ S' J4 f( m2 e1 ~9 M
7-4tfidf原理! D. U- X7 p0 j3 B+ {! {
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- M/ {) c, b8 a% k7-6GAN网络结构定义0 [7 E& ]* q. x/ _3 K* w
7-7 Gan迭代生成
3 v0 J! J2 H+ \2 K, `, B4 F7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 {0 H, [7 k7 T+ ]) u
7-9DCGAN网络细节
- Z( f( B* c ~, |8-1 RNN网络架构
! H% y5 e' b' N( e5 T8-2LSTM网络架构) Z7 H+ m" ]; U& t0 j
8-3案例：使用LSTM进行情
, n; M* x& H, I' Z6 I+ _8-4情感数据集处理 j5 i: r" u4 @! s9 }0 X
8-5基于word2vec的LSTM模型- `/ |- v/ E- J! I H$ f. p
8-6趣味网络串讲（数据代
; R/ }+ [7 t( X- B3 H8-7课后讨论版
6 D$ v; I' a b4 F1 j9 C" T( t5 J) B1 f, k
: Y7 o0 M' q- j/ d I, u
〖下载地址〗0 U! [& M. p8 [; w! n* S' d
( ~ Z& e1 n) r4 S0 w3 g〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& R( D: T1 Z5 N3 \+ j
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