7 I/ ^) v: T3 K* L2 Q7 [* U
' _0 L/ Z+ ?* ` |) m) b* d
〖课程介绍〗( A" _9 a# W9 }8 z+ v' {7 E3 P
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) ]) C p. n8 z W, U3 w
j6 ^6 I" y8 ]〖课程目录〗
2 o# U8 r$ H! G6 @! ~! {1-1课程概述与环境配置0 l) i3 l1 A# N$ M2 g* p/ D& y
1-2深度学习与人工智能概述
7 M7 g4 Y# }: z' x% C1-3机器学习常规套路
" _. n1 K J! m* F; w& [5 o3 e/ v# Q; M1-4K近邻与交叉验证. n& \. A Q+ i# |: f
1-5得分函数
( f) r% @) p& J0 y5 c1-6损失函数
* F( s9 |" z& [: _ r2 b' Z+ ?1-7softmax分类器
! w9 ?) g" C4 k: Y: Y4 \# a1-8课后讨论与答疑
+ ^5 u; L8 [, n" A2-1梯度下降原理-
0 V; {, P" V" K) S7 S: ?# S6 e2-2学习率的作用-
: O9 I* W" E4 R! X2-3反向传播-- {9 B4 \9 T( C6 E& o6 d2 I
2-4神经网络基础架构-
" b9 k4 n }: k( T" O0 V2-5神经网络实例演示-0 t3 ^, G: q" B( U
2-6正则化与激活函数! @7 M/ r" M( `9 x0 D3 k4 P% O0 F
2-7drop-out5 W: S1 A2 p1 V9 b3 x9 V* h
2-8课后讨论; Q2 k( k( O. f. v" |
3-1tensorflow安装1 q4 D/ |0 W* c
3-2tensorflow基本套路) w0 P+ J! e3 R9 {& B
3-3tensorflow常用操作
h6 \; q% L: J9 |% z- L) m- M* n4 h3-4tensorflow实现线性回归
; b# m: U7 v/ M" d/ t9 N3-5tensorflow实现手写字体
: b: b" M4 k g" |0 F4 j4 O3-6参数初始化
3 w5 t% d3 ~; M& @* U3-7迭代完成训练. w5 o) o; T- q! d9 S
3-8课后讨论
7 x v- v2 ]( A8 i' m. v4-1卷积体征提取: h- `* [5 Y2 o1 x( y6 t/ Z, |
4-2卷积计算流程6 B9 t, P+ O& k9 {1 E* g, r$ f
4-3卷积层计算参数
: @! x' X1 Z2 d) B1 i t1 k4 r2 Z! T4-4池化层操作! [/ D. d& o) H+ e
4-5卷积网络整体架构
; B* B* f1 Z G: x" g8 Z& c" |4-6经典网络架构/ j& ?4 h+ s' i5 |+ r# P" f! S
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. g' R* C7 H( `
5-2使用CNN训练mnist数
8 ^6 K L- J; n) ~* B5-3卷积与池化操作
! _" o% B1 Y# ^5-4定义卷积网络计算流程
+ K* q0 T9 B0 ?" w5-5完成迭代训练
! s) t- q: n R$ p5 _( N5-6验证码识别概述
$ q2 ? E- L! V x& a x5-7验证码识别流程
7 z! r7 g2 |) A9 e4 @) R( k$ w j3 ]6-1自然语言处理与深度学( K9 R/ a# N6 q( ~7 B
6-2语言模型 E1 g C# x. o
6-3神经网络模型6 t/ Q0 w: U+ ^( i
6-4CBOW模型
0 r, k- I& L8 b( b$ i- }4 \' u6-5参数更新
4 O# W0 I S3 ^: u' x* {8 `4 b- S6-6负采样模型
& j) v) G3 W$ G6-7案例：影评情感分类(数据
3 B9 u, B/ G: L( S' s, a0 N: g4 Q7-1基于词袋模型训练分类器
$ H6 e- s0 O0 N( Y- ^7-2准备word2vec输入数据
9 q" o2 A; W9 U, A5 v- t, ^7-3使用gensim构建word2+ W' e. k( `: ^3 o
7-4tfidf原理
5 K# _) D3 A2 A: q. @# N7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' I! b, W$ E4 u- o5 e7-6GAN网络结构定义- ~/ ]& g, ^* Q f8 q1 h
7-7 Gan迭代生成
" y9 q: q- u0 P2 g$ \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) V( s0 s: `: T; e3 J+ U c$ ^+ r& {
7-9DCGAN网络细节/ L! Z+ s* S2 r& K4 g- Q# @' v
8-1 RNN网络架构
3 _! h6 X. Z; j- C8-2LSTM网络架构
. E9 P" Y% h8 `1 |. M9 N8-3案例：使用LSTM进行情
% B& J' d6 ]$ Y3 r9 L8-4情感数据集处理# Z1 i7 B* g8 B" |. U y3 M
8-5基于word2vec的LSTM模型
# U3 l' p- a3 w( e2 a8-6趣味网络串讲（数据代
7 M% s9 M8 B6 m8-7课后讨论版
# d. X( a: `2 }( O7 D) X/ H4 L$ w& N. M+ \* E9 R
$ J& F! z {+ i6 A, X5 \. f
〖下载地址〗
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