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) O$ z" m' n# [) p7 j5 Y- f# c〖课程介绍〗0 s M* w7 C/ Q) r7 f! |, T
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战. l6 J' }& i0 V- N9 ?# z: B% ?
( x7 b1 b: c- p0 ]! t
〖课程目录〗
( X# u0 N" H) @1-1课程概述与环境配置% Q4 I, z! e9 C0 @
1-2深度学习与人工智能概述2 |) N" a9 d1 Y7 {7 j& m
1-3机器学习常规套路- k+ @* s0 ^2 C7 g3 P( ~8 p7 \" L
1-4K近邻与交叉验证
1 ` s* G& {: h% M1 T* O1-5得分函数$ O2 f" ]) y+ Y2 Q
1-6损失函数
' F) O8 X' J7 y2 k1-7softmax分类器, d" ]. F% `' e8 x# L
1-8课后讨论与答疑
- g, G( \4 ~# L6 Y3 X9 T1 ]0 I2-1梯度下降原理-
' ^# G- |7 c& S4 {! `5 O2-2学习率的作用-
2 |, ^ X( i: V& C& h2-3反向传播-; k2 o2 P; v! y. m. Q8 K
2-4神经网络基础架构-. g5 F# H* _; f. o" Q c: P1 D
2-5神经网络实例演示-
, v1 e7 J& L( L+ \* j2-6正则化与激活函数8 S, [/ v9 q6 j$ h4 K$ k; n: _
2-7drop-out
! A3 N+ L2 e, y- ]2-8课后讨论! L9 _5 O, D N- h# S; L
3-1tensorflow安装
. Y7 P0 i- V; p u8 V3-2tensorflow基本套路; r2 P2 |4 b" p* ]( [; r& z
3-3tensorflow常用操作; Z* V& D0 b5 s
3-4tensorflow实现线性回归
% p& H, ^ `& U+ c! h, n9 \/ n3-5tensorflow实现手写字体 \0 O- ?8 r8 Y" q+ f
3-6参数初始化
* n* [2 ?- l. h8 h3-7迭代完成训练
: H8 W K( ^$ z; l3-8课后讨论" C$ P/ q- R; S9 t' q. ^
4-1卷积体征提取
- F4 x8 X2 v! Q4 x& d9 g4-2卷积计算流程
4 S( }7 E7 \ E( h( y- G4-3卷积层计算参数
$ I; q) k# a" ^6 W& c4-4池化层操作2 q+ `) _) x* {2 `( V, }" X
4-5卷积网络整体架构
$ v7 Q3 E* g0 K. t( [; \& n4-6经典网络架构
+ i7 x! ]6 W! V- r8 ?5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 K' o5 q. U3 E5-2使用CNN训练mnist数" } _. D$ S4 R o2 E6 u( l& ~
5-3卷积与池化操作3 ?+ A- n% H* s+ R- ^5 D
5-4定义卷积网络计算流程; u$ ?% T1 |" p( U; S
5-5完成迭代训练
9 G1 ]! \ R2 t1 }# B' Y5-6验证码识别概述
: X1 r1 B2 V/ k' E: \* V5-7验证码识别流程% I8 b' N" l5 Z; V& _
6-1自然语言处理与深度学
6 V$ k6 _( W7 W: Y; Q+ C6-2语言模型* v7 s4 V4 m! N( Y
6-3神经网络模型' L: p$ h( q$ H# M
6-4CBOW模型
3 p$ P# _) B6 Q0 Y' z! g6 a; K6-5参数更新" i% Z. w1 B' o' Q5 z
6-6负采样模型
8 W6 K+ W; s3 {4 P" d& N* G# _2 b6-7案例：影评情感分类(数据4 v( u$ t+ ~& ?- ~
7-1基于词袋模型训练分类器
" A1 q+ V" T4 q! a) l( V% Q7-2准备word2vec输入数据8 O. t- g X D3 u3 @( x) L
7-3使用gensim构建word2: A, { z$ N l& \) Z1 D1 p( ]3 H
7-4tfidf原理. ]* P$ A# M0 f! B6 u) b" e% F
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 F0 P4 B6 a5 n9 [8 M C
7-6GAN网络结构定义
8 W. t. \0 M* p Q7-7 Gan迭代生成5 u9 G5 M) J, U
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- C) `% B% ~ L; ?0 w
7-9DCGAN网络细节2 f4 q; v) X- F9 T% s$ C j
8-1 RNN网络架构
9 M5 f4 I0 l4 ?8-2LSTM网络架构$ |$ a: m* L9 {; M4 n A
8-3案例：使用LSTM进行情3 ~ O, U2 ^$ A$ Q3 {/ Q! J5 }
8-4情感数据集处理' T2 F4 e7 s6 t2 p5 g' a2 E0 ]0 q
8-5基于word2vec的LSTM模型
! [" a8 \' U3 z1 q7 [4 P3 L! L8-6趣味网络串讲（数据代0 B3 f' F% B& v% j. s
8-7课后讨论版7 r) j+ `# K3 W4 H7 @( o( n* w1 h
; E2 w# t0 u- E1 O, ?6 j& }6 }
2 z" ?' [9 X3 w2 N( A5 o( X4 Y A
〖下载地址〗
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