& [- o5 L1 ^2 |5 v- C- [" n! f" a9 M1 H( B
〖课程介绍〗
5 S( j7 W7 \: K: M3 h3 i+ z# V此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' `) W! {- q7 P2 Q+ e" E5 U( A, `
% S) d; r. t! H3 o& q5 s9 s〖课程目录〗
- W3 X5 r' ^% j1-1课程概述与环境配置6 c) b1 r9 L* E/ P y
1-2深度学习与人工智能概述
( Z7 i$ ]2 X3 ~0 A1-3机器学习常规套路; Z3 X" m/ W$ g- w
1-4K近邻与交叉验证0 Q/ s5 g( t2 q1 H
1-5得分函数% j& g& |3 ^( e0 ]- O/ i* v
1-6损失函数* Z) ]' L3 ~" {; D
1-7softmax分类器
' ~3 S' J _; q. _' R/ ~1-8课后讨论与答疑
' q* z# ^8 m+ z& d' C* S; s2-1梯度下降原理-2 R5 O$ `$ G- o; N
2-2学习率的作用-
5 E. a, P! W- p2-3反向传播-4 F0 Y, W! l; }
2-4神经网络基础架构-/ U( ?$ `+ S3 L! l. Q% `8 M
2-5神经网络实例演示-
* Z9 _/ i. x( c) d0 t2-6正则化与激活函数
% S" w% b& x2 q( c1 L+ K2-7drop-out% o: G5 s6 u% ^0 ^; X5 k1 D9 K
2-8课后讨论
) ?5 u% a+ c! r+ K% o! {+ h1 c }3-1tensorflow安装6 f6 G& H: o' R2 `0 \# s; |
3-2tensorflow基本套路
2 J7 \5 ^& t* \4 x3-3tensorflow常用操作& [& s: u1 Z3 b1 r
3-4tensorflow实现线性回归* R! n: {+ Z7 L0 k
3-5tensorflow实现手写字体
. ]/ ^% x B" A! O3-6参数初始化 k* |: v e/ a# H7 E/ C
3-7迭代完成训练9 [3 }+ m8 {& S7 Z
3-8课后讨论
2 t# \3 `" o R- Z$ B4-1卷积体征提取
' L; }, C7 F( ^# w" P7 C4-2卷积计算流程. D+ {$ w" `3 U
4-3卷积层计算参数
1 z* }. e/ \4 F! k5 v1 e4-4池化层操作; S+ `: I ~. D1 ~
4-5卷积网络整体架构4 d3 s; t3 Z( X. u3 U# c H' e
4-6经典网络架构
& Z5 X! k; t X# k5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 k. g1 i5 P- } E* Z- f5-2使用CNN训练mnist数
; g3 z" ?$ e% Q, d9 B5-3卷积与池化操作
E. |3 [& I8 t+ ?5-4定义卷积网络计算流程
2 B W7 k/ i6 {, h" b5-5完成迭代训练6 |9 R/ s/ N! r
5-6验证码识别概述7 M$ r+ ?; J0 a" t1 U5 B. E2 A3 ~
5-7验证码识别流程/ x/ u- H; l3 r0 l& p
6-1自然语言处理与深度学
! x" v1 p" W6 W9 [; I. I0 q6-2语言模型
& {9 j# @2 j t; F6-3神经网络模型6 ?: y) U8 [" h/ i0 |9 v
6-4CBOW模型
. r; V0 O( Q. G6 s6-5参数更新
8 C0 ^! k; f. ~6-6负采样模型
) Q9 _ j! G8 N+ b1 N* n6-7案例：影评情感分类(数据
/ U# o! w& v e/ z$ l/ W! o* [4 W/ r7-1基于词袋模型训练分类器
# t# w) `6 @( P8 n% _7-2准备word2vec输入数据
5 {: g( @1 ^3 w# O) ?7-3使用gensim构建word2
8 [" S4 Q; {# h8 Y7-4tfidf原理
3 L1 x+ V5 w. R$ e% Z3 X2 M7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ E, i. x3 [! L- f7-6GAN网络结构定义
- `3 q6 {) n, P8 v/ h1 g: u7 _' ~7-7 Gan迭代生成8 ]( V4 E, Y: B) P
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 b4 {" O& k5 ?* m0 K7-9DCGAN网络细节. ~( v$ ~2 W5 p6 L7 i
8-1 RNN网络架构% ?7 s6 t1 U) Y' w1 y8 O
8-2LSTM网络架构; e( {( t/ N2 r
8-3案例：使用LSTM进行情
7 L0 r( G# q# b o! c8 ~8-4情感数据集处理$ s$ u. `* G, t2 t/ P% [2 x- z
8-5基于word2vec的LSTM模型9 c! X- A5 G. }4 z4 N
8-6趣味网络串讲（数据代! @- b v2 b: |
8-7课后讨论版4 P# q* O( v% w6 C- }4 a; V
2 O; y/ `1 c3 H* ^; Q c
& y7 @8 ]7 X* L/ R' O
〖下载地址〗0 k8 I f, ]2 h7 `9 L1 U
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