$ l: v" w$ n. A/ n7 g, n, l3 R! p0 d" Q* m: p; p
〖课程介绍〗3 y u: Y/ o' l* c$ x
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. k! X* M7 ~7 d r% B. H3 L) W
0 f/ E/ O m; R〖课程目录〗! Q% W6 Q7 I8 O( @9 n
1-1课程概述与环境配置
' ]4 i: P/ c: o5 Z1-2深度学习与人工智能概述5 R- N" k/ s' O, {2 G7 t" g
1-3机器学习常规套路
* L. P" Y% y2 B% [ ?. S1-4K近邻与交叉验证
( p5 D) l/ L3 J4 {) o: t$ W4 c1-5得分函数
# j- M: h: U0 j _1-6损失函数
7 H" E! R* L7 Q. ^' {: Q0 r+ f1-7softmax分类器
7 H K+ g7 G: G$ d( f f: D \' U1-8课后讨论与答疑
( f0 @1 Z) F5 M. S4 U" e$ }2-1梯度下降原理-
5 J! V1 u; D- X2-2学习率的作用-( l0 {" A6 y2 B- }& H0 k
2-3反向传播-3 m4 e2 B* p j% X* E
2-4神经网络基础架构-/ L8 B9 x6 t w6 O
2-5神经网络实例演示-# M3 V1 J1 H' ~# m/ N0 y
2-6正则化与激活函数/ j* ^0 J- S6 _
2-7drop-out
& v) `0 e) c) w4 `1 \: s A2-8课后讨论
$ n! v$ [5 i- |. p1 z T! R3-1tensorflow安装9 S3 |( T% c: E5 a- T( Y% w
3-2tensorflow基本套路
0 }3 S- e- |# v1 t3-3tensorflow常用操作
" @6 o( ]) _! T% n3-4tensorflow实现线性回归3 `" T3 S6 }" O6 F; W# H
3-5tensorflow实现手写字体& O; S' f+ d3 c5 O$ ~. \" @7 K
3-6参数初始化1 p$ S5 M: V0 L( B
3-7迭代完成训练# W' z6 n3 F+ w& n
3-8课后讨论7 P! ]0 x& v c( W0 l, ^
4-1卷积体征提取9 R& e1 ^5 {+ e" ~( Y
4-2卷积计算流程
0 l0 j. g G$ P X X$ G; X2 w4-3卷积层计算参数8 f( F2 i; a {: }, L" c3 s
4-4池化层操作
3 q6 `) P# S, l8 r6 `4-5卷积网络整体架构
# u# w5 z/ e3 p ^" D) F: B5 k1 t7 w4-6经典网络架构& `+ a& t& z2 K: D& U& D5 o/ }# N) s
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& y$ m/ P; b" Z6 }5-2使用CNN训练mnist数
* f1 K6 T" I. A; G# x! s g; R7 G: H5-3卷积与池化操作
% j! h" K, h8 L9 W; s; V2 E5-4定义卷积网络计算流程
5 P% G$ R/ m' V/ M5-5完成迭代训练
+ w6 s9 s, x; o9 |; G3 J# T5-6验证码识别概述
; |+ \" L7 A. U. T5-7验证码识别流程! l( r) s" t0 _" q) n# C6 E
6-1自然语言处理与深度学
' f) G; K7 B e( K" }1 u* V6-2语言模型
^1 _/ [/ P# p1 N' b6-3神经网络模型
7 ]4 R% k, i4 q3 A5 p6-4CBOW模型
9 z8 Z8 G7 ?+ @# V$ F2 p K6-5参数更新8 y! B1 f1 M! r# p0 a2 F
6-6负采样模型: q5 Y% |8 Q) V$ m5 z) V7 S
6-7案例：影评情感分类(数据
! M8 {$ R" O. q3 k3 P7-1基于词袋模型训练分类器
, f0 {7 p5 w& b z9 g5 y. e* S8 M" c9 ?7-2准备word2vec输入数据( m- l6 s) i7 u6 v
7-3使用gensim构建word2- @3 a2 _% \* I
7-4tfidf原理
. W/ }7 X; O e+ \/ v) x4 O6 T; |7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& {3 r3 {9 }* r, P! q9 M
7-6GAN网络结构定义
6 m' V' k0 ^- x% r. y7-7 Gan迭代生成. @# y6 m- R3 E J: I3 A* Z- U
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ s; E' x5 D O: h! P7-9DCGAN网络细节
7 H$ Y) U R# R8-1 RNN网络架构
4 k* }- R7 {" }; y" B6 K8-2LSTM网络架构
4 [0 Z' U, q/ Y9 {8-3案例：使用LSTM进行情
4 \* Z) V0 ^* c1 ^8-4情感数据集处理
4 m) w% \( W+ b, e8-5基于word2vec的LSTM模型
5 Q% {6 { m3 Q" M6 d8-6趣味网络串讲（数据代
3 b8 w0 T) `- l0 g% {+ m8-7课后讨论版/ }3 r# E0 _# J0 m
8 c4 L o7 V" F4 T0 ?9 f5 a* K
( f ~5 c# H% G! Q2 c9 {
〖下载地址〗
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