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: A6 ~+ z0 e* u" S$ a r' R〖课程介绍〗
2 I$ m7 K; i& \4 q; v; H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; q5 w" G- t6 v0 A' m" v0 C2 w! y7 `2 C
〖课程目录〗
( B; ^$ ^, u/ g5 |$ U1-1课程概述与环境配置; N3 L& J9 d! c! t2 N! d
1-2深度学习与人工智能概述
5 N6 f6 i7 |2 H9 R1-3机器学习常规套路
# T. [. X/ c+ q. d% c1-4K近邻与交叉验证
! A' V0 z! |% p1-5得分函数
3 ]4 H1 T: O# n+ j# _2 p1-6损失函数& j5 J' m9 l% d8 E2 |8 z" [
1-7softmax分类器2 [* H$ W) }7 `, ~5 S' l
1-8课后讨论与答疑2 A- f! j' ~3 m& J% L
2-1梯度下降原理-* G. E- d1 G! [) e2 L' ]# f6 K
2-2学习率的作用-
( n8 \7 i, Z: q7 T* I. F7 l2-3反向传播-
# P6 J1 Q3 I2 v2-4神经网络基础架构-
4 b5 t. c: z) Z# y! n2-5神经网络实例演示-
/ ~$ W* L. l/ Z+ `' R2-6正则化与激活函数% ?7 |) h& a+ E5 k/ r4 Q
2-7drop-out/ x* {3 ] t) K/ i0 H
2-8课后讨论
' Y& v' R+ {1 O# Z" D0 l# B2 W3 X2 N3-1tensorflow安装
; W# [4 K9 d0 l6 B0 o3 C# V3-2tensorflow基本套路
8 W6 Y7 o7 f: E3 C) b9 \$ A3-3tensorflow常用操作, D6 r0 l0 h6 K1 H
3-4tensorflow实现线性回归
5 x3 W4 q% P2 D3-5tensorflow实现手写字体
. [: v3 a9 w% r2 x% f) K- S" x: Z3 g3-6参数初始化% Y K% B; r& q' B
3-7迭代完成训练$ h/ R% s' G: {# z2 J" K+ L
3-8课后讨论$ J- q$ G$ K$ j2 P$ O+ w1 P2 s
4-1卷积体征提取# [. S# h; w' S4 `4 g
4-2卷积计算流程
& V- @$ V) T! s4-3卷积层计算参数
: I: Y: w/ P" ^+ |5 A4-4池化层操作
- T( T, S4 N# c; L) @2 `2 F% I4-5卷积网络整体架构
# d& h- e4 Z% Z4 L3 ]8 M4-6经典网络架构
" A7 L2 k% z* @) T& Y4 Q j5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% ]2 J6 _" `7 ?5-2使用CNN训练mnist数
3 L! J5 ?; _; L5-3卷积与池化操作
0 `+ ]$ C' [& i7 ]5 i$ p5-4定义卷积网络计算流程
1 _9 M) `+ W- g+ Q% ]& O2 w5-5完成迭代训练# r% F% X0 b, m. r: P1 N' F
5-6验证码识别概述
% _2 r; m& \5 v5-7验证码识别流程" q0 M# `$ T" u1 g( c" N* \7 z
6-1自然语言处理与深度学6 p% {' D7 f* Z$ {1 f
6-2语言模型4 p, p- j# ]: h
6-3神经网络模型
( R7 x+ g, K, J: A0 ^6 Y9 L/ m) j6-4CBOW模型
+ m4 I$ J6 ?# V7 H+ [6-5参数更新- @: F# Y: N# u$ o D- f) ]
6-6负采样模型
# [/ J+ M$ c* T0 p( I$ Y3 Z+ ]* L6-7案例：影评情感分类(数据. f- o, M/ d n- g# d
7-1基于词袋模型训练分类器
/ B0 V* d6 I; r" h( W( K7-2准备word2vec输入数据
. N7 V) G6 o" e8 H( Q0 Q7-3使用gensim构建word2
/ J/ w$ h/ ?, g2 ?1 b7-4tfidf原理# u1 P( W: `$ J/ |4 d# G0 ]% c
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
: w0 ^6 {4 {8 J e2 i1 e! d" {7-6GAN网络结构定义* E# F2 j8 B- L c4 [/ ?
7-7 Gan迭代生成
0 ]$ E) g0 q( k% r$ T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- w# G" S# [; s! z) t5 j' x* }5 t9 Q7-9DCGAN网络细节
- u* K% E; w% N% L E0 ]8-1 RNN网络架构
/ D. W7 x3 P* C$ L" G8-2LSTM网络架构+ \: J; d$ ]2 a" ~* i3 z
8-3案例：使用LSTM进行情
+ v6 T- P, g5 C# ~7 p8-4情感数据集处理
2 Z; h" X$ `# l% y; Y4 s8-5基于word2vec的LSTM模型
. K0 ^, ^' R. ]4 \5 G3 R1 r( M8-6趣味网络串讲（数据代 @( L$ F0 {/ n: m, r3 y3 r: N+ Y
8-7课后讨论版* ]8 w/ [2 o5 s, |9 i5 ^# ^8 a
" z% l! O: E% a: K" t* a- s0 p5 A
〖下载地址〗
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