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& K1 P% u$ m6 D" c5 g5 c〖课程介绍〗- s, @/ H: \" A" ?
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 K" `9 S4 r# \4 J) I
# j. g' `- f( a+ U- j5 }2 L3 a( ~〖课程目录〗; H. \6 }( w- o5 X
1-1课程概述与环境配置
: N+ F4 Y$ w; U! r( n7 H, L) k( R1-2深度学习与人工智能概述3 M' R6 Q1 a0 ?
1-3机器学习常规套路
2 o6 ?: h3 _5 b) `" Z1-4K近邻与交叉验证
, I+ J5 e; R2 N0 s2 J1-5得分函数# ~1 E4 C! l) ~
1-6损失函数. y* v- {0 Q- E$ t$ l
1-7softmax分类器
& d0 E; a4 k( T; o8 g E$ \! |1-8课后讨论与答疑+ a# J) Z( x% Z- ~
2-1梯度下降原理-
) c0 N3 N+ f' S5 V: F2-2学习率的作用-6 ^" P( k2 ~. n/ u/ {/ |) m8 a* V! p
2-3反向传播-
' d. Z; ?3 {3 l+ ~$ p: C$ c2-4神经网络基础架构-
) K1 x, A* `4 W0 F2-5神经网络实例演示-
# u6 l; N! j ], E( _8 y1 F* Q. w2-6正则化与激活函数
8 ?" s7 U- F' m0 K6 D% I2-7drop-out) {6 q* L6 J. [6 [4 Y
2-8课后讨论. }* E, L/ y; ]0 G) H
3-1tensorflow安装
* {9 I7 g' G; x6 J. i3-2tensorflow基本套路/ v4 D% J2 M$ n/ C, F
3-3tensorflow常用操作
4 M% E9 g1 a" j' K% V: a3 B6 G3-4tensorflow实现线性回归8 C0 a7 c( @" F& a% {" S3 C- r X! {
3-5tensorflow实现手写字体+ Q8 U% v+ C3 I* u" T
3-6参数初始化+ V( j6 [3 r5 F; D, Y r
3-7迭代完成训练, o( ~9 r8 W9 I! v
3-8课后讨论" S5 J i* {( a; ?" c
4-1卷积体征提取
, J! E% h: |. d9 Z4-2卷积计算流程$ K* @% d2 B/ U5 Q; K( z
4-3卷积层计算参数, G5 N* |1 _1 H, I1 A# B
4-4池化层操作
1 Q) w% ^& _' }% H' u6 |$ _4-5卷积网络整体架构" W& b# c; \$ m/ h9 ~* m( n
4-6经典网络架构, ~% A( ^9 b4 ?! U8 n
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）# [: P& |, G' p8 t
5-2使用CNN训练mnist数
( a+ T6 e& K3 |: C% g* D( f( V- X5-3卷积与池化操作
) p; k7 x O" H& w( C6 p0 v5-4定义卷积网络计算流程
& s; N$ j9 |/ _% K. Y' O0 v5-5完成迭代训练4 {- W( H* M7 Q1 y, X/ g) ^8 T: r
5-6验证码识别概述
; D& a, j0 m( q( g5-7验证码识别流程
1 \& J' o* R3 U: S. i: u6 e6-1自然语言处理与深度学
- e2 {* x6 H# r w6-2语言模型2 U/ f. A$ _( T0 D0 G, M
6-3神经网络模型
2 w2 R" \/ \7 G* s- [9 g) o6-4CBOW模型6 {6 x" ]0 O' |7 e8 e
6-5参数更新( G# b) ], j5 I- r, v
6-6负采样模型
9 l1 Q* ^$ p- g# w6-7案例：影评情感分类(数据
; @. T) c( m1 ^( ~4 R7-1基于词袋模型训练分类器, S1 C- i) K% Z0 z# X9 i& n, t
7-2准备word2vec输入数据1 k" F4 z$ w1 m/ p! u9 l
7-3使用gensim构建word2
% F. W9 R" A* b7-4tfidf原理
W: ^" e; z& U7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ c1 [( x) N# Q J: ^0 v
7-6GAN网络结构定义4 n* f' Z+ b/ q+ e* D
7-7 Gan迭代生成
0 |! |5 z! i% `! K4 Q7 `; f$ c7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' c5 i, j: i: u- D0 s6 h
7-9DCGAN网络细节3 u' a$ y C; X2 c: r7 O. b' {. D! @
8-1 RNN网络架构
- [. y' w1 a; u) j2 S* Z1 H9 C8-2LSTM网络架构: y* l, ?; }3 |- q' u8 P, l( A
8-3案例：使用LSTM进行情) E p# v3 E$ r- Z+ V) E
8-4情感数据集处理
. r4 X$ u k% K* B8-5基于word2vec的LSTM模型
1 Y4 k4 q7 c5 p9 q& W3 O8-6趣味网络串讲（数据代% I( h6 B8 Z- c: R
8-7课后讨论版
( H% L9 w' T$ Z# _: V: t( d& c
' I, Z1 {" [4 o5 ?
, G9 H5 D s: z: S# i0 H3 I* X; {6 }〖下载地址〗
( ~$ C, W c- k# Q. b; i, [7 P* }) P4 k
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