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〖课程介绍〗' d7 t4 m# H; t, q& H" g" D' e
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 ^* V( _/ L& W) D1 _4 t/ i
& P+ g; e# W% ~7 w2 @, H
〖课程目录〗
. h# j" y# |4 a+ `: R1-1课程概述与环境配置% ]/ d2 u1 k' D; T
1-2深度学习与人工智能概述/ a+ D3 X- t+ u+ P. l* h
1-3机器学习常规套路5 T" [' B+ G6 j& J4 v. N( g
1-4K近邻与交叉验证* m! m" L" K8 `# ^( k. R
1-5得分函数
* ?, Q3 m. W/ C1-6损失函数: y( z4 k& l% m% X) S% x- J
1-7softmax分类器8 Y4 Z6 W" z/ D/ b* D1 P9 V D
1-8课后讨论与答疑" o$ p. Y) a3 u+ S% G* j7 h. d! y
2-1梯度下降原理-
H1 R5 F5 \ B# U: b2-2学习率的作用-9 m/ s- C) E" X5 B
2-3反向传播-' L' Q- E% I+ q0 P1 I: S6 s- E
2-4神经网络基础架构-2 o, n3 R' y+ H' L# \% Z
2-5神经网络实例演示-3 {# b. p* ^& O' u' f& j2 I- p
2-6正则化与激活函数) `' V: u( M g# x; @+ ~: h
2-7drop-out* r8 x: h* m/ j; ^% d: E3 I, k
2-8课后讨论) t0 P4 Y; C6 @- i3 {6 W4 j
3-1tensorflow安装
6 l9 m& Q' N; a4 h# {9 O) y3-2tensorflow基本套路3 w( X. ]- j; Z4 ]
3-3tensorflow常用操作$ ]. R( D5 e) D& ]4 P6 M
3-4tensorflow实现线性回归6 X' @- l+ Y( J0 B5 d
3-5tensorflow实现手写字体& K }" k- d9 J! h* i
3-6参数初始化7 n$ a% y' L! i1 V' H- M4 P
3-7迭代完成训练5 i0 e$ @) K+ M( i2 h
3-8课后讨论; e5 g$ r( s1 v
4-1卷积体征提取 `8 ?0 N! P8 x
4-2卷积计算流程
( S6 X. J7 k, q* S3 L% [4-3卷积层计算参数3 D0 {( N* ]5 {* `1 ?
4-4池化层操作" l. E) y6 K# k0 f+ w1 a9 [& T# O6 P
4-5卷积网络整体架构
7 l X! G( a' }* m! z2 _4 p; n9 ~4-6经典网络架构
. n3 J |7 A7 J1 k2 m. Z2 r5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ n# K) E: L0 K1 f2 _6 e5-2使用CNN训练mnist数
& e. V9 R4 h! m) U) L5-3卷积与池化操作, N' a" c/ o- S& |
5-4定义卷积网络计算流程1 F8 T( v( p% N; w. X4 R8 l9 w( V1 A
5-5完成迭代训练# G* _: }" ^8 E* [
5-6验证码识别概述' e$ C @; h* a3 X! r: r- d7 i
5-7验证码识别流程
5 @4 b. ^7 W% }* F6 z6-1自然语言处理与深度学/ q4 B! }7 Y# g$ d; d
6-2语言模型
! s# P. b) P) T a5 T6-3神经网络模型
# ]' g5 ^& X2 f9 t6-4CBOW模型
% g7 N, s3 P( I$ ^: y3 ]6-5参数更新0 H$ F6 g* t/ z/ ^9 T2 l# Z8 y
6-6负采样模型
9 B; c* k" n) c4 Q' n+ a* p6-7案例：影评情感分类(数据! a v0 O: [8 W$ \) J+ r3 p
7-1基于词袋模型训练分类器4 D' j# f: \% e) c* ^7 ~$ Y
7-2准备word2vec输入数据7 B1 D0 L$ D+ i% S' y
7-3使用gensim构建word2
* k2 Z# V* u6 A7 Q7-4tfidf原理
7 F8 c8 _* l8 c7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ T& h# p7 v$ Y% F/ E7 ]: ~) X
7-6GAN网络结构定义
: E$ d2 F, q w- y* b7-7 Gan迭代生成3 E4 T( b$ _- }+ p1 ~9 M( O
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 O H/ K1 y J% F5 u: r7-9DCGAN网络细节
1 j# f$ K* E3 \ E! K }8-1 RNN网络架构
+ D% a' z) W, A& J0 [) `& ^8-2LSTM网络架构
4 J5 ~) Q. A# G: v( Y# o- H8-3案例：使用LSTM进行情/ [" n+ r& ^8 N1 B4 y
8-4情感数据集处理" E, K6 L" K/ Q* s
8-5基于word2vec的LSTM模型3 O, a- z( n" N8 w' a/ v
8-6趣味网络串讲（数据代# R. {# a$ e, M6 I. N. r
8-7课后讨论版
" H' q5 I( S" X) g& V% A
8 ?% |# m: o6 s# }. r8 O* Q" k) j& d$ I. ~% `
〖下载地址〗
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