F( l! Y# `! b, Q$ L3 E: ^) V# t' l) |! s1 X% s! m3 B
〖课程介绍〗" d1 F- `8 s* j0 G' I+ d
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战9 B7 a" p5 |$ m) Y# k! f
+ A6 N( B' T: y& C6 U" [6 N
〖课程目录〗 q) d) g @/ W( h" x$ T. U
1-1课程概述与环境配置; j/ S3 z* _9 `% r. B5 y
1-2深度学习与人工智能概述% G/ e" c6 x1 b/ ~% A* ^
1-3机器学习常规套路$ ?+ ^* ]" m# G2 Q/ q0 m6 q
1-4K近邻与交叉验证( X' I. ~+ X$ _5 U. E
1-5得分函数
$ G& r: a' x* R- s1-6损失函数
0 O4 Y' R+ W8 Z% j- H U& r, x1-7softmax分类器
0 s: a( h* E1 T5 q5 v {1-8课后讨论与答疑+ @* w* a2 T" g8 y
2-1梯度下降原理-. A8 [1 h% W0 S( {' f, z( [7 g
2-2学习率的作用-- m! n S9 j4 o/ b0 X1 h9 {
2-3反向传播-/ K2 D) B" P; J2 A2 D& z
2-4神经网络基础架构-' n: F: I( b# p
2-5神经网络实例演示-
x% D6 r+ g3 Q6 L9 i& M; k' L( k7 e' d2-6正则化与激活函数! \8 f: s, \& [+ [% w* B
2-7drop-out9 |) {9 S! H4 d Z" I, ^
2-8课后讨论! x0 _$ w( c W
3-1tensorflow安装; \ s$ |8 a! X& Q
3-2tensorflow基本套路
E5 H2 ?2 k# D; U% C& v3-3tensorflow常用操作
g# e4 y: u j( l, J5 }; v3-4tensorflow实现线性回归) I5 @8 q& U) o5 g
3-5tensorflow实现手写字体
0 v/ Q/ g1 W, _3-6参数初始化
+ `& w6 c8 n9 c3-7迭代完成训练
. N, V. q+ l. s5 a3-8课后讨论" v& M' K7 ]% \5 C, v) r5 g
4-1卷积体征提取% |) x' ~4 w# H4 f% A
4-2卷积计算流程$ ~! b3 q& F& f- f a
4-3卷积层计算参数, @" F# _; h2 I8 X- N
4-4池化层操作, n. }8 n5 R _( Y0 j
4-5卷积网络整体架构# F4 c# C9 ^0 g
4-6经典网络架构8 `# v9 u' s1 Z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, ^. G" o5 @$ ^5 Q' H6 y# @9 h5-2使用CNN训练mnist数7 ]& I& Z' K1 S- g" k
5-3卷积与池化操作
% Z1 f1 v- \6 e6 o; Q5-4定义卷积网络计算流程! S( c. H/ E j0 y8 A
5-5完成迭代训练
% P: c* M" a! m5-6验证码识别概述
8 | x5 g, W2 m) _$ m% ]( @5-7验证码识别流程6 G: ~2 c. A- B# U+ l3 Z' G X
6-1自然语言处理与深度学
* Y1 M/ I" I- b. Y' S6-2语言模型! j! i" ]- I/ ?' Q
6-3神经网络模型
! I6 D% K% l- ^( K' c6-4CBOW模型
I& ]; E0 C/ L: \0 I" R6-5参数更新3 p. ^6 I- W/ d: n
6-6负采样模型( _ J8 ]! G3 Y F) K9 ?: Q
6-7案例：影评情感分类(数据
* {; | G# |( ]9 m7-1基于词袋模型训练分类器
+ ~9 C& U8 |6 |7-2准备word2vec输入数据
1 W, s" `: g6 ?: n8 C7-3使用gensim构建word2
) K1 v/ q' X: A* ]2 {% c. W7-4tfidf原理
3 j* j* J, l! g7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" Q6 ^1 t. N; r
7-6GAN网络结构定义4 h9 B5 M z" W( i8 X7 @
7-7 Gan迭代生成
8 m0 k' A- V: p8 W& [7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ k" f. D$ o* e/ M/ E& H7-9DCGAN网络细节5 R+ H9 r1 a X5 M" V; P
8-1 RNN网络架构% L' [* o8 d, j0 G# z* c' `* p
8-2LSTM网络架构
3 f- j/ K# r) `: ]4 M$ Z5 \8-3案例：使用LSTM进行情
, r3 a1 W. |0 B" K8-4情感数据集处理
0 R& r5 D- @9 t% l8-5基于word2vec的LSTM模型
" J: @* v. {% F) s/ q; C8-6趣味网络串讲（数据代
" \7 w. y; z1 N, Y0 W8-7课后讨论版
7 B- t0 Z, }; V8 U2 h3 `% j- Q! \ a" s* o
% K5 f0 `7 i! G/ E2 b% g, N0 U
〖下载地址〗
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