! x/ G" ~! g( h# Z' P7 a: l$ n9 {- [$ J+ k9 G4 O& U6 d
〖课程介绍〗
1 m9 X% r3 L4 T5 B6 ^( a: @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, ^# Q7 v% Y1 t
4 [# k- \2 L* O: w" Z9 k" _' C: x〖课程目录〗
1 l0 w0 p5 {; G( K. }& U) k1-1课程概述与环境配置
: a$ H8 P* n1 e1-2深度学习与人工智能概述2 r. B* s. E/ y4 Q+ `
1-3机器学习常规套路
- h: l( N- G1 t3 F2 _/ z" }1-4K近邻与交叉验证
0 D% |# d2 P; j( r+ t. z" Q1-5得分函数
& R7 ]. f& c/ h+ d1-6损失函数5 y3 m8 y3 i4 E$ R# p. P) B
1-7softmax分类器
" ?5 g% o3 Y$ E1-8课后讨论与答疑
0 k' v6 u" m% U! d! Q6 w g2-1梯度下降原理-
n) n. }6 ]$ `' ?+ V9 I. i2-2学习率的作用-; x4 R K( H2 M) `. {* r$ H, F; J3 h8 C
2-3反向传播-
4 S* _" Z) O @- _: _, q3 Y2-4神经网络基础架构-
1 z" J0 C( k6 J: [9 t2-5神经网络实例演示-) h6 ~5 h9 `1 |% B' L8 R Z
2-6正则化与激活函数
0 ?; X0 q" K' n: w& X2-7drop-out" u+ }8 E# I0 v
2-8课后讨论
. D& k9 h- t% J& N+ c3-1tensorflow安装 n9 r0 b8 ^0 C* Y1 S
3-2tensorflow基本套路: B6 r" W; q$ m
3-3tensorflow常用操作
/ E) `( I0 X- f- w: H3 g' ]3-4tensorflow实现线性回归1 S' v' }0 m9 J' W& C: K$ _* n
3-5tensorflow实现手写字体2 }4 d5 m- @$ y2 U% w6 s- W$ a
3-6参数初始化4 W' Y7 J2 J0 L4 M7 ?
3-7迭代完成训练
" f1 N; _. }5 i0 T/ X3-8课后讨论
8 q- x! N# @2 i5 A4-1卷积体征提取
) @- u9 x4 t; T2 ?6 }. Q/ }: K4-2卷积计算流程
/ y8 i' N1 \0 e; o4-3卷积层计算参数4 \& e) t' m3 @* |2 c/ J: t
4-4池化层操作
' \+ d0 X( s, I/ ]4-5卷积网络整体架构. a+ C8 W# k5 Z
4-6经典网络架构' q; Z( j/ y( q$ k
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% ~$ z) b N" ^2 T0 E
5-2使用CNN训练mnist数
$ ~' q5 V- V u9 l6 D0 w' {5-3卷积与池化操作
/ R) k, b( {, M/ M& `1 J# ~5 u0 j5-4定义卷积网络计算流程
7 K6 ]# B0 l$ K; s3 c9 o- a5-5完成迭代训练
1 W$ ~+ b6 j, ^1 ~% K1 w- E5-6验证码识别概述
2 ^ u( C/ S6 Q5-7验证码识别流程
* @: B9 T0 H8 ]( ?( V/ k m: m c6 U6-1自然语言处理与深度学/ e3 z* D: d l8 r# ^
6-2语言模型! ], ~6 Q E# j; c4 O- {4 s
6-3神经网络模型7 h) w; \4 X, b6 M9 f& ]( H( \; `
6-4CBOW模型
* p" |( n2 Q+ T/ X* n/ D6-5参数更新+ Y& b$ d" s. U5 s/ d3 D) K
6-6负采样模型
, ~' q p( R% |. D' h) z4 g6-7案例：影评情感分类(数据
( K2 w, E# ~/ Q0 v; Z7-1基于词袋模型训练分类器0 y7 [0 x) c8 {" F. \6 Q* w* ]
7-2准备word2vec输入数据- N! n1 E6 V/ e7 G* L' A% W4 f5 C
7-3使用gensim构建word2; V* D' B+ Y* R0 M
7-4tfidf原理+ t9 E' a1 Q" z% T6 k* I
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& ]7 j- A+ c% T3 y+ ~: e7-6GAN网络结构定义
0 ]6 X* E; w: X U7-7 Gan迭代生成5 u- A# [& u3 q. c! y, U
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 `0 U! l1 _1 W4 z% ?
7-9DCGAN网络细节
) n* C$ v$ Y& `% ^8-1 RNN网络架构( E% a4 p4 e/ ]) F5 H( J
8-2LSTM网络架构* H5 C8 U' s. @$ C" C% }; M% l
8-3案例：使用LSTM进行情
0 [ X+ d$ t4 v; e! ^ p; w. W& {8-4情感数据集处理1 A/ ]/ f( j a& H4 v& r* [
8-5基于word2vec的LSTM模型+ J, N0 P y( D7 }4 K3 a j
8-6趣味网络串讲（数据代/ g' f4 D+ V1 Y7 H
8-7课后讨论版
1 C2 H4 G! i4 Z, z* o& c, D3 I2 Q! g7 A& [6 ^
2 c* O' Y% N8 ]' { B
〖下载地址〗
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