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* E. \% v8 F! _' h〖课程介绍〗0 z8 V# G4 P8 s6 |6 c6 H2 z2 Q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
* \$ v- f" }! Z0 b) T9 J ~ C' U9 W+ V8 v
〖课程目录〗
" v, X" u F% E* V* x- L% n, F1-1课程概述与环境配置
! |2 b0 E% k* F; `2 T7 t% T1-2深度学习与人工智能概述
% ]5 R% n) \; s8 r2 K `1 `* }1-3机器学习常规套路
: [ x6 {/ @# n* J+ P' n1-4K近邻与交叉验证- k) Y' v C# R
1-5得分函数0 w a2 y; I+ |6 v' M1 F$ \
1-6损失函数
; u" D, L8 y( w+ w) h, x. V1-7softmax分类器
0 H( u4 h( s! Y# k! l/ ^1-8课后讨论与答疑
+ Q( a+ d# ^9 Y; h* z( @2-1梯度下降原理-
9 ~% V a \, ] J1 K2-2学习率的作用-
, p/ u' K( L9 Y5 T$ @" [3 K4 L2-3反向传播-
% X, ]3 Y! f. K; I' T2-4神经网络基础架构-3 u% ?: z$ ~2 J, ]) x
2-5神经网络实例演示-
- t1 } @! F+ x- h+ _2-6正则化与激活函数
W5 F F2 b% u2 @+ G, g2-7drop-out
/ h7 o/ C d: ^0 m, i# V! x2-8课后讨论
) M5 A" F0 Y6 z/ r. ?' ^- q7 j( D3-1tensorflow安装
$ ]& M4 i# b- Y+ x- }3-2tensorflow基本套路
( `( l5 b0 I* g7 e- ^* T3-3tensorflow常用操作5 E$ C S/ Z: ~1 p( H$ d2 I
3-4tensorflow实现线性回归4 f. N- c' {6 u" @3 d' q3 @- l4 B
3-5tensorflow实现手写字体, r' t: o3 s1 Q# M0 x9 V4 e0 H* P
3-6参数初始化
; V$ L k9 o3 [0 B: c: D* t" N/ m$ n3-7迭代完成训练
4 v1 w3 ]7 d+ ` v- S9 L3-8课后讨论- L! p- \5 E( a4 c/ U4 k
4-1卷积体征提取) E1 t; a2 h& E; r0 o
4-2卷积计算流程
7 b0 V. O8 B6 R9 L4-3卷积层计算参数3 n+ P3 ^4 ? N
4-4池化层操作- [0 j- K" B! a, B
4-5卷积网络整体架构/ i5 h4 G$ V' E$ {, _# s! U
4-6经典网络架构, F* n1 C* j" ^ j' [8 O6 Q
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ `! C8 G1 o! P; L; S5-2使用CNN训练mnist数
6 S$ R( a3 E0 A$ G; c* u. Z3 r4 `6 a" z5-3卷积与池化操作" b$ [0 J- \* B! O: V8 L
5-4定义卷积网络计算流程
5 k- ?- G& t! Y8 f5-5完成迭代训练/ `$ ?$ a5 V( _( a8 c6 u! |
5-6验证码识别概述0 G# m! z5 | F }# F
5-7验证码识别流程% J$ l' {$ u/ S3 C2 I; S9 R
6-1自然语言处理与深度学9 x) ~0 W# h+ c+ ^
6-2语言模型: n& ?. N4 T6 F5 u, V: \1 y( y( ^' E
6-3神经网络模型
" \) U! p* g$ l, R3 b: w- q; ]0 P: N6-4CBOW模型3 [8 m, R* \0 l+ D# @5 d
6-5参数更新; e, h _, J" T' D- Q/ x: }* g
6-6负采样模型
% u% L; |# X/ F' g/ T$ ]6-7案例：影评情感分类(数据 _$ p) ?; y) F) B+ Z' R& j
7-1基于词袋模型训练分类器+ H. L" N# L, G! E9 s
7-2准备word2vec输入数据
7 H/ b* ]) O v8 P1 Z! M4 f/ |" M: h7-3使用gensim构建word2
# V- w- }1 L7 f* [- I: I7-4tfidf原理
! I0 J( T4 G& B+ t7 F3 j) v1 U9 L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% W! M6 i/ P( }; i# O& }) c1 u9 v7-6GAN网络结构定义+ x( p" K& b$ c0 P
7-7 Gan迭代生成
# N7 G8 g/ i& y( w7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' ^6 B& v4 h4 h5 |. e7-9DCGAN网络细节% h( W' W! u% v3 j
8-1 RNN网络架构
: {: o0 U9 F: V1 u7 p+ g" ?1 |8-2LSTM网络架构+ s* J! b$ b ~9 m3 A
8-3案例：使用LSTM进行情" e9 r' j: ^5 i% R, t! F) Z0 y
8-4情感数据集处理6 Q7 l# `4 H8 P1 I2 `8 H
8-5基于word2vec的LSTM模型
$ r5 `4 v- G1 P9 g6 w8-6趣味网络串讲（数据代. Y0 S1 C3 E' k6 J' x7 Z
8-7课后讨论版
( l" H1 s& J r) M3 |" o! { E; {6 d) b8 T
# s5 N: c2 D& ^6 P# {
〖下载地址〗
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