; b$ y% C; a, Y0 u# N6 R
0 _8 m4 I( z l* `〖课程介绍〗6 l/ W* ~+ N8 T' Q: z0 z' @% e
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! _2 i: K8 \$ ]5 s) o) o
+ @6 _# }% f; S+ a
〖课程目录〗
/ ^+ u: f2 v5 ?# m/ G) ~3 B" V2 q1-1课程概述与环境配置
. n4 N: q/ k$ {+ [! t* P1-2深度学习与人工智能概述# I3 x& E: G, G6 s
1-3机器学习常规套路6 W E! q8 o# z" J+ H- w
1-4K近邻与交叉验证
5 I" Y6 ^# L0 J h; H1-5得分函数
0 h% v# s6 {, L! n; @: X+ T1-6损失函数
& I% X1 l8 [' `/ Y1-7softmax分类器
7 n6 X9 ^. F; Y) P: k0 }1-8课后讨论与答疑
) o5 f- v+ S5 u+ N$ f/ e2-1梯度下降原理-+ N" S) W x! R/ C7 H4 i0 y9 J0 b
2-2学习率的作用-
* H) Y/ |' `) @2-3反向传播-
# O- D8 _8 G% s( V+ R2-4神经网络基础架构-
$ o9 c2 g' G* B2-5神经网络实例演示-
5 j- ^7 l" x# A" O2-6正则化与激活函数
! l0 F% g' H1 l7 o. ^- ?6 K8 P7 x# N2-7drop-out
5 D; z' B6 S5 U; [2-8课后讨论: D; {/ f! N" X5 g" z5 C/ Z. r$ Q. `
3-1tensorflow安装
2 m" I! [, X+ J9 |3-2tensorflow基本套路/ p, g8 I' K% e' H+ r0 z
3-3tensorflow常用操作6 L a( Y' W0 F" E6 D5 s
3-4tensorflow实现线性回归
) ]7 c0 V$ ^. y* C. J; |' |3-5tensorflow实现手写字体
% j; m/ a) u# e* A0 f J3-6参数初始化
+ a7 b; }0 t, {/ [' V! y. ~3-7迭代完成训练9 ?3 X, e8 c' p& \- \. u
3-8课后讨论
& m* }' N' o3 ^7 T) ?- n4-1卷积体征提取
1 g5 e4 P2 \* v# j: Y2 t0 F) c4-2卷积计算流程3 P% F5 C3 _, I8 j0 k; Z
4-3卷积层计算参数
" X* ]3 Y% ^" ]3 d s4-4池化层操作, J' ]9 R5 `! ]- {( X, p' y2 F) Y
4-5卷积网络整体架构
, T3 P* m: \+ a4-6经典网络架构. o* s. N6 O) p1 `+ M: j x; `8 J
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, w4 e9 i& i* g( H8 Y
5-2使用CNN训练mnist数3 |; H- M8 N4 D+ R
5-3卷积与池化操作
( L- N- P( A3 f" g* i5-4定义卷积网络计算流程
& P+ U9 S7 s+ ]) G; P' B( c5-5完成迭代训练7 x* M5 z! }- {( G% O7 @
5-6验证码识别概述4 P. o$ t' f# H% U
5-7验证码识别流程
% D' b3 y* k) v7 z. s( r6-1自然语言处理与深度学
5 q, E# w! d' ~, c* i& n- \6-2语言模型( }) d0 c4 o$ W5 Z" b+ x
6-3神经网络模型9 E$ h# {' b, G' E
6-4CBOW模型
0 o& d6 J2 y1 y6-5参数更新, I3 `3 F9 p) f5 ?) Y
6-6负采样模型
. W3 ]+ S5 h# ^- Y1 Z s6-7案例：影评情感分类(数据
/ @5 Q8 Y& F( H( f' n. b7-1基于词袋模型训练分类器
3 O5 `1 _, a: D' S% z. a7-2准备word2vec输入数据- ^ w8 u6 g# g
7-3使用gensim构建word2
2 t4 x, N% ~# C0 t* d$ W t, r7-4tfidf原理
6 I3 F# |# Y. m; Y( R" P7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# C" [5 r& I' u6 Y- n% Q
7-6GAN网络结构定义( {) a4 K- g( c0 b; b2 p. }8 r" o. U
7-7 Gan迭代生成9 {1 \* G; W$ ^9 ~' \
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* B7 a h, H+ |, C' H+ i: H
7-9DCGAN网络细节
' w) V* n! v1 f: V }& W8-1 RNN网络架构0 ]# N+ g- J8 K! Y
8-2LSTM网络架构
. y# c2 z! e) M2 Y' _+ ?0 z8-3案例：使用LSTM进行情# t4 a6 s! N4 h) P
8-4情感数据集处理
& O0 A* w3 v; l# u4 k3 @% i0 o7 P8-5基于word2vec的LSTM模型! u: D1 l* d: V! I
8-6趣味网络串讲（数据代- H9 t3 H& V* @( ~, k) c) m" C
8-7课后讨论版
+ E9 S4 l+ g1 _. a% z6 n/ r* X2 u/ p" i4 x
5 m8 s% O* I, {3 w, f+ c& e7 c〖下载地址〗
6 H& v8 q' ?3 y% n$ H4 { y6 {, S" Q
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