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' R( z: O" w6 u o〖课程介绍〗
/ Q* g) o* g; N1 `此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, B: m9 N# x# M1 L& F
# {9 V, b/ v0 e( K
〖课程目录〗
8 e7 e V1 u$ V. {1-1课程概述与环境配置, M* T+ h+ X# D, S4 Y( t
1-2深度学习与人工智能概述% Y( A9 F8 _, O* `9 R% j# N5 u7 v* Q
1-3机器学习常规套路2 B/ H, G3 n) g& K1 O5 c
1-4K近邻与交叉验证
3 R: H/ C. \1 q1 I2 J1-5得分函数4 h. \$ z1 S: h- W: H
1-6损失函数1 w0 Y+ c% } ]9 X, |
1-7softmax分类器
) x& g4 K# O0 t1-8课后讨论与答疑+ a* T: n- y1 N% @3 t8 p" I
2-1梯度下降原理-6 A8 g% S+ v1 U6 N) u5 a5 }
2-2学习率的作用-
+ S/ D9 U0 n; x2-3反向传播-
6 C( O- x% x f" t" I! r2-4神经网络基础架构-
4 H) b, v1 `& `6 ]5 ^* q. Y2-5神经网络实例演示-7 K4 U5 n5 k8 H+ i, ~9 d
2-6正则化与激活函数+ V& a& b3 s# V; D8 I2 \1 Y
2-7drop-out
# w" I' a7 E/ f/ Q2-8课后讨论; ~5 T+ \7 v p& H
3-1tensorflow安装
, m8 ~/ C7 V0 }9 W" j0 s! t3-2tensorflow基本套路
0 t$ O: ]) r( f3 j4 v3-3tensorflow常用操作
7 G C4 A' X3 g3-4tensorflow实现线性回归
7 J: E4 M o, x; S& ~8 J# H3 J j3-5tensorflow实现手写字体* d' @. `! r0 _8 c; m( W# m/ v! j
3-6参数初始化
7 F* ?7 X0 o) ^4 E3-7迭代完成训练( `$ O5 _4 k7 |+ u! z5 o9 l+ o8 o
3-8课后讨论' M' t4 ^ B: a% R4 x) G3 P5 E
4-1卷积体征提取
+ t7 C5 o" O t$ }2 o4-2卷积计算流程& x) u* i5 G0 q5 d/ _# x
4-3卷积层计算参数
. c9 L ?8 e) J" t$ K4-4池化层操作
. V" f2 O/ X- I& f- M. x4-5卷积网络整体架构% G: e4 r5 k' _
4-6经典网络架构
, V& L+ x4 h v) ^5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' P9 F: G9 f$ E+ O
5-2使用CNN训练mnist数 c# j: a z3 ?' d, f8 q
5-3卷积与池化操作
V1 K% ]4 m) t! L5-4定义卷积网络计算流程) t, W. B5 A8 W( v2 \- [
5-5完成迭代训练
0 i) e, A+ a7 G& } u8 U5-6验证码识别概述
, N# i% L- e0 H1 d- h3 ^! F7 l# m5-7验证码识别流程
' B4 v* r0 ~. E. Q1 g6-1自然语言处理与深度学7 ^! b: L. f- U1 p+ u$ m, h2 h
6-2语言模型
; M2 p* }# L6 E& `6-3神经网络模型
1 [* ^* V& |% [* M9 X. V! n6 `6-4CBOW模型
% S+ N$ Y' B$ [0 b2 H" P6-5参数更新
* W( Y+ p2 a8 o6-6负采样模型; h, ~' x# i; a: D. l' w- o
6-7案例：影评情感分类(数据
- w4 ]. P" A) T) B' V2 E7-1基于词袋模型训练分类器4 q( U# h, ?* V5 q
7-2准备word2vec输入数据$ M; ]. A2 r- ~4 F3 Y D
7-3使用gensim构建word2; B2 J* q$ O) N' i" }& {
7-4tfidf原理
3 u/ F( v Z# Y# B: u$ p7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, ^3 E. R# B: [8 f7-6GAN网络结构定义# z- Z" v8 C) X, \: W4 _5 Y
7-7 Gan迭代生成9 Q* \# h" e. O2 T* j5 S- [
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
( ^% ~& y- C7 e7-9DCGAN网络细节
2 Q7 B, P* f W0 ?7 U. \8-1 RNN网络架构
" h" L) V% o2 B. |5 M. b8-2LSTM网络架构
: J2 D ]! ?" ?( W0 a8 w+ K8-3案例：使用LSTM进行情! p8 _, d3 H% B) @4 w
8-4情感数据集处理
3 W* Y* y* x# W* o$ T) {8-5基于word2vec的LSTM模型
0 t4 q2 X) o2 K1 W5 D6 a7 r9 w3 }8-6趣味网络串讲（数据代' z( I# f; B( s* ^8 ]9 `4 W; N% q
8-7课后讨论版6 M; ~' W/ P% ]5 `
* @3 B: s/ E' G$ s; {4 R
( T$ Q( [( \9 p
〖下载地址〗
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