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〖课程介绍〗
- j0 N" g# M9 c1 W- C0 \% B+ i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 E% h9 h* p3 P; {6 Y/ m& D
& Y5 B9 g( |4 _ M9 N" x
〖课程目录〗' p6 c8 N, o2 j( C+ F
1-1课程概述与环境配置4 a% O( G9 R4 s! m. k7 {
1-2深度学习与人工智能概述
- h# a. J# d2 }$ w8 {1-3机器学习常规套路4 K, Q* O. h" F. F) Y
1-4K近邻与交叉验证
# r1 X7 T, X {( ~& C9 X1-5得分函数& a4 G* b% {4 I$ q( n
1-6损失函数# p7 |3 u; o1 L) Z( L/ c- G
1-7softmax分类器2 q: {. s' U- k5 C, I" `2 H! r7 s
1-8课后讨论与答疑
K% N+ A. g, Y; {. O2-1梯度下降原理-
$ j& D6 \1 K( \4 W) A/ Q2-2学习率的作用-
3 B) k6 u; ~0 N7 H/ ?8 K2-3反向传播-3 ]/ _3 K- Z; d! f
2-4神经网络基础架构-
" u% u0 j( _( t7 p. a2-5神经网络实例演示-8 `) J9 N: V$ Y3 ?$ \
2-6正则化与激活函数
+ v" ~5 K4 w6 R, N4 o9 @, z6 P0 y b2-7drop-out
( ?6 D8 @" h) i2-8课后讨论6 u. V1 b# n# O$ m/ L) ?
3-1tensorflow安装
' C! b5 ^1 M0 \$ u3-2tensorflow基本套路. z" B$ ~6 l7 x* X& Z
3-3tensorflow常用操作
8 g0 F8 [# Q8 _$ J3-4tensorflow实现线性回归
* T# G3 k% _7 Y4 G6 l: v3-5tensorflow实现手写字体
9 s9 L. `9 @' ~* ]' I5 B4 V3-6参数初始化
2 S _+ t+ h# h3-7迭代完成训练; B9 X2 i$ i0 d7 |2 Q
3-8课后讨论# y% a& ], q( |5 K
4-1卷积体征提取+ Q/ \# m+ G' {. ]7 r
4-2卷积计算流程& w6 \9 ^, o j: }0 t
4-3卷积层计算参数
7 k1 [) u; o: k9 k" U4-4池化层操作5 J, x5 Y: B4 F+ X7 z+ s# F$ C
4-5卷积网络整体架构
# M5 o4 U1 M' |$ G: }4-6经典网络架构, `, [/ J# U) }6 H# E' ~3 B. B
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 j4 }2 f5 d0 _: Y( Z
5-2使用CNN训练mnist数
) t0 C0 b7 y* s; o7 Q5-3卷积与池化操作$ ~8 ]/ Y$ h* w# ?
5-4定义卷积网络计算流程
# [1 m9 G6 `9 S1 w' c1 Y5-5完成迭代训练
" y% b& m* D& j) K! O H5-6验证码识别概述( t9 Y" V0 h! F' Y% B# k- j
5-7验证码识别流程/ g" a/ p$ ~; L, u
6-1自然语言处理与深度学- p3 G9 V* a2 @ m; m- V- l: U+ S1 j
6-2语言模型+ j8 A$ m0 y! A+ T
6-3神经网络模型/ p% O6 N0 D3 U
6-4CBOW模型
& h9 Z8 B) F& g: _. J6-5参数更新$ A! }5 V% ^2 L6 e: K K
6-6负采样模型; Z" d6 J9 W+ Y6 W7 A, {
6-7案例：影评情感分类(数据5 t4 Q- J9 g2 N# p
7-1基于词袋模型训练分类器9 u; u* l7 ?0 U; |9 C" h
7-2准备word2vec输入数据5 h0 @+ w+ c z
7-3使用gensim构建word29 c( P' O3 Z$ g5 a# x
7-4tfidf原理
# s9 I1 h% c! y" [5 q6 I/ s8 ]7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
: e& U" z, _) f+ g7-6GAN网络结构定义
& O: I5 a% o/ B! ?7-7 Gan迭代生成- w" P3 @+ W, |, f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 W* }% x! f5 f7 m. w7-9DCGAN网络细节
# C+ F* G2 p8 y) d& B3 H! ?8-1 RNN网络架构
- {5 z- r a7 t( _' y) h1 `- W8-2LSTM网络架构
' U! d) E, S5 r1 p8-3案例：使用LSTM进行情
3 Y: F$ s. N" n; H8-4情感数据集处理
) J7 z8 R* Y* _+ u5 t* s0 F8-5基于word2vec的LSTM模型
; Q2 m( }* H6 w H- O. s8-6趣味网络串讲（数据代
. w7 j3 I2 ^- S* q8-7课后讨论版1 [/ a. H; L8 }$ V
5 Y, I9 O6 p+ i! o2 ?) G$ d. p K$ f4 L
〖下载地址〗
* Q/ H" z8 G7 E7 S0 p/ @, b0 E
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