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2 F8 G0 e+ N/ }2 G〖课程介绍〗0 ]0 v' t2 E9 h8 a+ l
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& P d4 x0 J( u0 [3 {: g
' x u( ]) L6 d4 j〖课程目录〗) a, C0 v8 l; m; F* j9 O
1-1课程概述与环境配置+ S' S# a! ~0 f# V, k6 B! K) F; T
1-2深度学习与人工智能概述5 e" L$ \2 C- J. k n: ~ p F
1-3机器学习常规套路( ~; [& M- s; e
1-4K近邻与交叉验证+ u' J3 v& Z6 G+ ?9 J( c- I, u; }
1-5得分函数
# q1 Q6 @7 S3 t/ g' B1-6损失函数
: W3 M* R' q# m1-7softmax分类器
: a; A/ W+ ~! B1-8课后讨论与答疑
1 G- V1 g3 e: n8 q4 Z& i8 O5 f, S; t2-1梯度下降原理-
/ p+ `2 N; i$ y# B2-2学习率的作用-
6 x% a4 P" G" T0 ?2-3反向传播-
. d! a# i6 a2 I$ V% i2-4神经网络基础架构-$ C7 x+ f' A0 E' j; T2 ]* Q
2-5神经网络实例演示-) J* \6 [& t+ x7 p. ^& ]/ n
2-6正则化与激活函数
+ g: [ V& I1 Z# s* Y( ~2 D) t0 r" K2-7drop-out, Q4 v! n( x0 I
2-8课后讨论8 }) j& D5 y+ V: V
3-1tensorflow安装% ]) C$ Y: p$ f
3-2tensorflow基本套路$ c5 M! @7 F' u0 d4 n( I0 m
3-3tensorflow常用操作% t8 M+ l0 }7 M8 O( D$ {8 U: y
3-4tensorflow实现线性回归
& n& F& O1 e, g) n+ _, h3-5tensorflow实现手写字体
- ^/ d+ h! X. e6 ]6 S2 ^. x" F6 x3-6参数初始化% L5 J7 Q8 q1 e- M% w4 J2 Q: v
3-7迭代完成训练9 K3 R6 n7 P2 I$ I* V. W
3-8课后讨论
( U6 i3 e+ H3 Y) z1 _4-1卷积体征提取: M) i/ [ l ?0 ~, A
4-2卷积计算流程
6 p4 E/ k( f: \9 G- E' Y4-3卷积层计算参数
5 i* [0 v. B" l/ v# I# x( |7 U4-4池化层操作
( e( \- \$ a8 I+ [- H- s4-5卷积网络整体架构# W! D" o0 X& c9 F2 Y
4-6经典网络架构, c9 b( b( \# o, X5 r& o& ^4 U
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 B$ V: b; C1 U- p* N: y
5-2使用CNN训练mnist数
/ K7 |8 ?3 Q6 s: ], l r5-3卷积与池化操作. Y3 o, |5 B) v
5-4定义卷积网络计算流程# c) k: }5 F6 _
5-5完成迭代训练
! j; |4 v, V7 ?. \" `7 ~& m5-6验证码识别概述' D9 s+ }& ^7 ]( [) x' D
5-7验证码识别流程% @& [" L* x, L! X
6-1自然语言处理与深度学
% X8 } ?$ c8 B8 j- {# D6-2语言模型
! l& v, a: a# A& L7 }6-3神经网络模型, b9 F7 @+ Q6 B7 Q" @" f+ P2 v7 k
6-4CBOW模型
# q; f; N8 X- n4 W3 g% k B" u6-5参数更新
4 ^4 V1 D; \( h% z5 r3 D: \6-6负采样模型
: x k: ~& k# T6 L' U* S9 ?0 e6-7案例：影评情感分类(数据8 M2 R: K1 E# f+ c
7-1基于词袋模型训练分类器
4 _( U6 f O g9 \0 N a7-2准备word2vec输入数据9 N7 H& J- Y6 ~0 ^
7-3使用gensim构建word29 @' G% o1 t6 Q' S1 V. A( j, g8 I$ H
7-4tfidf原理
" _, S7 q6 C' [; |7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 o5 r. z1 p1 |3 q/ T
7-6GAN网络结构定义
) Z2 y" d2 Y8 n! U8 b7-7 Gan迭代生成* G) b6 a% r5 f/ R9 L
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 {4 Y1 X2 C& }' o9 K2 Z7-9DCGAN网络细节
+ g6 i* ]7 p3 z. x" C. ^8-1 RNN网络架构
j) ~9 J! k7 Z# Z& B6 h" i8-2LSTM网络架构& J% P2 t5 B- r$ i" s
8-3案例：使用LSTM进行情1 L) I x9 K& ^$ ?: R9 ^
8-4情感数据集处理5 t9 |2 B8 ]2 p' A3 d, n6 q
8-5基于word2vec的LSTM模型
5 [3 C" {2 ]0 P5 i2 }8 ]8-6趣味网络串讲（数据代& r3 T/ t9 m( n
8-7课后讨论版) f: M6 J% r1 O0 ]+ ^8 @% e% D
- ~! ?* a5 N6 `! o0 @% a- X. p* ~' H( V4 ^
〖下载地址〗
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