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4 ?5 Y' V/ d$ @8 b: o/ S/ \
〖课程介绍〗
( Y" T7 U/ G4 @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( E$ H' M( h C$ g+ t
$ C0 K/ \6 e/ }) `' ~) \5 } s# P
〖课程目录〗3 J3 H6 R' d0 P% d
1-1课程概述与环境配置+ y6 }# Q/ G1 R8 I* X& M
1-2深度学习与人工智能概述
! n+ K6 i' O; ^6 ]0 r) h) p% e1-3机器学习常规套路
) W( M- h/ k! z( @" i* n0 H1-4K近邻与交叉验证
2 o$ l8 C4 e) k: F$ p# H1-5得分函数
' ?, O ]' n4 z% _1-6损失函数
# E3 A$ S. l8 R. E8 L1-7softmax分类器1 x5 c7 a) R8 u9 d. c
1-8课后讨论与答疑
7 X" w; ]4 v/ [/ n% y; [0 L3 \2-1梯度下降原理-
0 W5 ~0 n$ F% u2 j2-2学习率的作用-
. r* K) H" O% s$ V2-3反向传播-1 R1 t" ^" j8 }2 H4 J( t. C, e+ D
2-4神经网络基础架构-
" w2 {! N5 Q, s' L Y2-5神经网络实例演示-
' e8 J! L5 N; `' w6 \( d2-6正则化与激活函数
& X$ d9 ^ @& U+ @# b" T2-7drop-out
, x1 l7 I' l3 I2-8课后讨论
# R7 F# `* k) m6 I: t; [* e' }3-1tensorflow安装, F! D$ U/ R* K; [
3-2tensorflow基本套路# r* r% a6 T8 S8 l0 y. y; s
3-3tensorflow常用操作5 r, R* p* r3 E
3-4tensorflow实现线性回归
6 q0 J; [' Y$ N% s3-5tensorflow实现手写字体1 `4 U9 P2 ^9 F4 V, o
3-6参数初始化
& c; {9 {# ~: b+ G+ R0 r3-7迭代完成训练8 B F6 S; O; p0 g
3-8课后讨论
2 G5 }- |! C. S% X# h4-1卷积体征提取! G7 B1 x7 x# I5 |9 _3 v; C( K
4-2卷积计算流程3 O5 W/ G) i2 j f& K8 o
4-3卷积层计算参数: n9 F f5 x0 V
4-4池化层操作$ d" U9 L1 L8 P" |6 Q6 q
4-5卷积网络整体架构
3 O' e% T0 `: J# H) |4-6经典网络架构
6 ?$ j) v2 p5 O5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 D& d' G3 L( r; k5-2使用CNN训练mnist数9 @, e1 g! c$ l) ?& @6 O
5-3卷积与池化操作% z5 T( q+ g7 O& b! r" D3 @
5-4定义卷积网络计算流程) O" [" j( Y4 w* c
5-5完成迭代训练
/ G( D l& y8 ^/ g- H H1 D' `5-6验证码识别概述* `( A7 E1 }/ l; o1 Z: I
5-7验证码识别流程
% D5 }1 P) i4 t1 P' m8 j6-1自然语言处理与深度学
' r) u5 `; \* [3 e7 f* A7 \7 d6-2语言模型* ?$ U8 O* P9 @
6-3神经网络模型
* r) o: W6 O4 z$ q, w6-4CBOW模型
' w/ x2 G P8 }* ^1 |4 [" R6 G6-5参数更新
6 f$ }: R2 c# r1 ?6-6负采样模型6 M b {, P7 Z! L0 D, q: J' i
6-7案例：影评情感分类(数据) l# {( M* }1 Y, f/ u1 k7 }
7-1基于词袋模型训练分类器& z6 T% K9 O( E4 n/ Z; _
7-2准备word2vec输入数据! K0 O/ {- A% u+ c
7-3使用gensim构建word2' T+ N" Y4 v" W1 F
7-4tfidf原理& K8 A7 ?- J0 Z& r1 s9 R
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) w9 A0 p; j# S$ t$ t& i; S' c# j7-6GAN网络结构定义3 @ I8 M- v C9 m
7-7 Gan迭代生成
6 v( h8 Z# c0 e+ c" p0 s. J! x7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; P; @# U: b2 b/ s6 z7-9DCGAN网络细节
1 D# ^: W0 U% V* E8-1 RNN网络架构
/ ?( [' |5 f1 }( k1 G( a5 Z! {8-2LSTM网络架构
4 g9 ?+ E% E) s, B" ~/ S0 e8-3案例：使用LSTM进行情9 F( U" e; K/ S, W* k) R
8-4情感数据集处理* I+ @9 y( ^8 \ P2 i2 X7 y
8-5基于word2vec的LSTM模型
0 K: M( x( I; \8-6趣味网络串讲（数据代+ f" e' v; o3 S- Q( m
8-7课后讨论版! }1 {% w% w* @3 B
+ y" Q$ G! v" N: g* T$ f/ `' e2 J# B6 r6 }" K
〖下载地址〗
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