4 x. W- F+ O; s) j4 A+ I9 ^1 V/ F# h9 y
〖课程介绍〗6 N" t1 [4 V8 W# q$ V
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
$ d" a( u/ K: p0 @3 _1 K3 b4 C! n) ^; x1 ]4 s; P5 R
〖课程目录〗
. Q K j+ {" Y% j5 u1-1课程概述与环境配置
! d. W: M3 ?' P0 c: s" k1-2深度学习与人工智能概述% x& }+ A P8 }" L9 A! ? i
1-3机器学习常规套路1 S0 p7 k, b1 N7 a$ ]
1-4K近邻与交叉验证3 }6 J: f! s* Y E6 h
1-5得分函数
# W9 y0 x% c0 _) ^3 j" ]6 G3 T1-6损失函数! K% `. X* c8 ~: M: f
1-7softmax分类器) Y# ^ r: B* K* w s! o
1-8课后讨论与答疑 C: Z; ~+ i" H
2-1梯度下降原理-; h! P% n i5 f2 j6 s9 t, s, n2 O7 ]: ?
2-2学习率的作用-4 p+ n j4 M/ X5 E* j' r
2-3反向传播-
9 ~6 q: A" t6 V: x: X2-4神经网络基础架构-
; Q8 j5 @8 ~7 y4 \7 F' X' \2-5神经网络实例演示-' Q% G* T& s$ _' v/ s: ]* ~2 l
2-6正则化与激活函数7 L# H4 T5 I, p4 L% F
2-7drop-out( z3 T/ h9 Y1 Z F$ h, }3 }; ~ g9 D
2-8课后讨论. k0 J; {2 s1 N7 m) b8 t
3-1tensorflow安装2 `- x2 T! L0 |! H
3-2tensorflow基本套路
1 \2 \, y/ |6 R8 I2 j2 q$ L7 o- E3-3tensorflow常用操作; d8 x) b/ \5 \& n3 N/ a& B7 q
3-4tensorflow实现线性回归
C' l/ c3 e; N% H3-5tensorflow实现手写字体+ q/ ?# M" j$ Y5 |# d P5 |* x: ^; ^4 C
3-6参数初始化
) v/ _" v: T1 W1 P; e' x3-7迭代完成训练& k+ @$ w. f2 a& @
3-8课后讨论
2 M$ ~1 u/ l% X l7 C4-1卷积体征提取$ i; ]6 S. k3 O2 M" Q' `
4-2卷积计算流程; X0 T/ ~( ?5 Q: B) M
4-3卷积层计算参数& c- h- P' G+ d: v+ U. i% `3 ^: b K
4-4池化层操作
+ d: k" j3 S6 V0 C4-5卷积网络整体架构
: @6 w* y2 a) X5 T! x( Q! v4-6经典网络架构- b% w. o% ?4 g" d4 A6 R
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ R1 @8 m/ K# u0 m5-2使用CNN训练mnist数
- Z% h/ Z! L; H5 O: N* z2 L5-3卷积与池化操作
} K& ~ Y# Y) H( F: y* D/ l5-4定义卷积网络计算流程+ e% H: K- c" ~5 ], ?3 J7 @
5-5完成迭代训练) v1 @2 x, w. N
5-6验证码识别概述+ o- }/ r/ F8 m: A4 f- F
5-7验证码识别流程
2 p# V- q* w9 o- K; F9 b. P l6-1自然语言处理与深度学 m$ X! i$ Y& M( p
6-2语言模型) I7 g" S F7 h$ g* L
6-3神经网络模型$ @4 f/ d- N/ K8 }1 G
6-4CBOW模型4 @" F* u0 |; J) D0 K
6-5参数更新
% E5 a* F( u8 T7 z- f6-6负采样模型) m; r5 _+ S% F; O
6-7案例：影评情感分类(数据
, S ]6 z: Q: N7 v$ f7-1基于词袋模型训练分类器, J( O% ^' ~, a
7-2准备word2vec输入数据
! u0 |! [* j7 L1 P7-3使用gensim构建word2
?1 e$ t) m3 o _) G* q7 j7-4tfidf原理4 ~6 T6 q" [/ ^& k
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
h: _! H, i$ I: y! M- ~7-6GAN网络结构定义5 x. N7 O9 Z6 {% X4 h, w: r7 T2 R
7-7 Gan迭代生成
2 `7 f& _$ V ?+ o7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 v, d: V* i+ c% _ L4 L7-9DCGAN网络细节
) x) f, W# l7 d3 Z P3 S/ ^! |8-1 RNN网络架构$ L* F3 D4 c2 o+ a g
8-2LSTM网络架构
8 c: Y- o F ?8-3案例：使用LSTM进行情
$ E' |; i% h ], c% M1 _1 G7 f8-4情感数据集处理
0 m1 A; U' ]: b) }8-5基于word2vec的LSTM模型
$ e3 ], R F0 O+ n5 D5 X8-6趣味网络串讲（数据代0 L' ~8 A- J4 c6 R& ^6 F
8-7课后讨论版$ I1 R- X( F) c! z9 [
( E& X1 u7 W; t8 z2 R3 t9 e
- R, o0 B/ T# S2 f1 f% G" F
〖下载地址〗
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