) y, e: g. x5 [+ |5 m8 Y
' Y# F ?3 T5 `3 m" ~0 f〖课程介绍〗
2 s4 J4 I n* P4 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0 t+ J6 _! U+ e2 v
) [' }9 y2 z e5 H0 P
〖课程目录〗' c/ X0 q5 ^! }; V! y$ B/ k
1-1课程概述与环境配置
2 R. d/ i, h6 V" _1-2深度学习与人工智能概述
9 c/ e/ O3 m/ C& b0 U1-3机器学习常规套路
5 X7 I/ c$ X& W* R0 N1-4K近邻与交叉验证
- g3 g( ]& o6 o4 Q1-5得分函数 V& Z% ]6 K4 m* p# `( Z% s# u% ~
1-6损失函数# g8 Q7 V$ a7 c0 F
1-7softmax分类器
, r/ v7 E: k* O. S/ y a1-8课后讨论与答疑" u% Z z, X) }( W0 Z# ` J
2-1梯度下降原理-
7 S# }. T+ C3 a, Q+ n2-2学习率的作用-
( m! n9 A* K3 ?7 k2-3反向传播-5 T6 a& l% K0 p' r3 k! A% B6 n" g) F
2-4神经网络基础架构-8 |: b1 R' G8 B7 p3 t/ G6 _
2-5神经网络实例演示-
, C+ G, \+ @- Q+ O0 f) K2-6正则化与激活函数
g6 Y0 }# @! m! D, |+ ~9 N6 ~2-7drop-out
- b2 r1 [- [. T2-8课后讨论; |1 G- i0 x! X' O. V& v6 M' l
3-1tensorflow安装
: k; `5 q2 x& \6 s1 b7 B3-2tensorflow基本套路
& C2 a8 R+ s/ n' L" u, z0 K7 I3-3tensorflow常用操作
3 k' q: \$ m- G3-4tensorflow实现线性回归
# @, m# h0 s7 o- {3-5tensorflow实现手写字体6 J/ N/ s$ E+ L3 [. z0 ^5 c) T
3-6参数初始化
' f8 A& E6 x% H, B' I5 P3-7迭代完成训练
" d: ~/ H4 i) }: c" [3-8课后讨论
* M, D j# l9 K' o9 G$ r& Y. B4-1卷积体征提取
# C# H, b$ U% t6 J4-2卷积计算流程! W' v* i. q% y4 d8 D# D4 P* o9 }
4-3卷积层计算参数& E9 m9 @. P* d. W2 y% y" b
4-4池化层操作* Y q8 U+ G' Q
4-5卷积网络整体架构7 W6 N. p+ r% K
4-6经典网络架构( r3 G/ T" H* ^) T( j
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ ~ f$ Q; v. \3 r* g' z6 D5-2使用CNN训练mnist数
& K0 z" ~/ ^" u# e8 Z5-3卷积与池化操作/ l& u! G1 i3 i1 g D
5-4定义卷积网络计算流程
2 y2 K6 E5 q! H* d% B5-5完成迭代训练5 ^# x- N* }$ ?
5-6验证码识别概述
2 u- [+ Q8 X+ U5-7验证码识别流程
* ?7 L' U3 {) A5 L6-1自然语言处理与深度学
+ j* t! k* \; t/ {0 w! B6-2语言模型6 I/ \ {7 z) P: K; K- {- B
6-3神经网络模型8 t. q k6 {" j4 T: \+ M; M
6-4CBOW模型; y+ I9 n, Q# f
6-5参数更新
' x- T2 h" l8 ^0 i) D6-6负采样模型0 C- l* |6 z9 Q( q
6-7案例：影评情感分类(数据
% W; e* a3 H' f) u7-1基于词袋模型训练分类器& W! U1 K1 A: L# {; l$ [0 V8 N
7-2准备word2vec输入数据
, V4 t9 E5 k1 t& B7-3使用gensim构建word2
5 U! {- Z- I$ @7-4tfidf原理
0 C( J! A9 n" k; K8 g* G8 y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 Z: R& \/ o& Z, i9 z- B
7-6GAN网络结构定义
! Z7 D3 d" o3 L. H4 d1 b7-7 Gan迭代生成+ z6 p$ A, g* k3 U9 H4 P
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 q7 s; e% Q& L) h0 }7-9DCGAN网络细节
- }5 Q4 E5 [+ V9 [8-1 RNN网络架构6 R6 Y# t7 u" v7 q0 t0 C
8-2LSTM网络架构: D& d$ U; H$ ]' D1 m) u; |8 f
8-3案例：使用LSTM进行情9 v3 Y- [( e8 c7 w
8-4情感数据集处理# Z R- z& P8 q& b% w
8-5基于word2vec的LSTM模型
( u/ {' y- S7 l% d- x8-6趣味网络串讲（数据代
0 v9 l4 f, d5 B) j8-7课后讨论版
+ ^- W& d6 y5 K2 k* p0 E% p& E: t+ W6 P: m# W7 k' r; e( w4 b, a3 e
$ S( ^- o: f* U R: q" s$ j: w3 E〖下载地址〗
6 f1 Y- k% G- V6 P5 _: d: T9 ^' a3 \5 V x) D( S2 \7 M/ a6 p
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