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/ C3 X, u% r& `1 s〖课程介绍〗4 w/ C5 P7 y' H. a8 V# G" f2 `
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& N2 b$ Q! D8 g% V/ j# r
% j* a$ E; S/ [: c1 C〖课程目录〗
' ~$ t* H+ P8 s8 |9 A W1-1课程概述与环境配置
6 y7 t) L2 R: D+ x- p1-2深度学习与人工智能概述
0 H! \2 d9 B7 A5 G, z+ U7 O0 H1-3机器学习常规套路' Q9 f5 j" F: L
1-4K近邻与交叉验证% L0 u8 N7 D ~1 H+ w; }
1-5得分函数
( m1 M) n' h/ A) K3 m5 O& |1 o1-6损失函数9 E% N6 k: j! e* N) [
1-7softmax分类器
6 e$ o) l, r' @0 ]1 b* G1-8课后讨论与答疑
! {# ]* C3 G0 O8 ~! R0 E6 d2-1梯度下降原理-
0 m3 H' v! `9 t& }1 b" m2-2学习率的作用-
9 u6 m6 b, Y& `' A6 s, p2-3反向传播-
) ]$ r- n, L1 @2 `, K' ?2-4神经网络基础架构-9 k' l/ c+ m' y: d3 @$ r4 }8 `3 g9 C
2-5神经网络实例演示-/ `4 g) t8 Q- S$ m
2-6正则化与激活函数+ X, s: j9 v j
2-7drop-out; J7 R% W9 g$ @3 e) J7 U
2-8课后讨论
& F6 R3 u$ J0 X8 M% |5 K: F1 J7 X3-1tensorflow安装
, V5 v. r' |# G6 \- a' A# D3-2tensorflow基本套路
; B# a" Q. n2 ]+ e. n# y! v( C% `3-3tensorflow常用操作
- m3 x* s0 c- N/ H: B1 b3 M* D3-4tensorflow实现线性回归. Z9 ?. P ^4 E) z l; Y0 `0 p
3-5tensorflow实现手写字体& M* }2 o4 }; J% N" M: Q
3-6参数初始化
* a/ [7 I6 U V# v( ]2 A. F& y3 j3-7迭代完成训练
7 w( I. @2 d2 L7 t- n, _: l0 Q' G3-8课后讨论
$ T6 b/ Y+ }: c+ s V$ C& v( g4-1卷积体征提取0 y6 ?2 f1 G& p
4-2卷积计算流程
" m: ~; a" j# Y3 E! T- T+ u4-3卷积层计算参数* A. k5 v* T9 [4 @! v/ v
4-4池化层操作( g+ e; [6 E) t6 @4 H
4-5卷积网络整体架构
6 D& a1 B$ u- t* x$ ^$ @, L7 o: G2 L4-6经典网络架构
4 ]* O0 d+ h% u+ j5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 i8 I# q/ `6 q# ^0 E
5-2使用CNN训练mnist数$ @* |$ c9 T5 B0 m/ B/ z- S/ o& A
5-3卷积与池化操作
% E) f! l8 G6 l. j3 M5-4定义卷积网络计算流程
2 n6 p0 U; s7 h& I0 F# B5-5完成迭代训练
+ G% M- M, \* L: C9 V& p( r5-6验证码识别概述/ z) [7 s8 B) w
5-7验证码识别流程
5 Y7 A$ p! P7 H6-1自然语言处理与深度学
: K. j2 Y- `' a- c7 t; ^6-2语言模型: E3 l! {/ g& J0 s9 v$ v' L
6-3神经网络模型
( z- @) }$ Q- X6 z0 ], a6-4CBOW模型1 W; v! j$ Z- C6 [9 k3 n: Q, I
6-5参数更新: O/ B/ g# c- d
6-6负采样模型$ D E: d- Q p
6-7案例：影评情感分类(数据
( K! Z8 V8 L+ y7-1基于词袋模型训练分类器4 D T6 B$ D2 t
7-2准备word2vec输入数据4 l9 U2 i# A) U# ]4 K- \8 Q
7-3使用gensim构建word2
8 h3 s& `7 A0 h6 \( m9 P7-4tfidf原理/ T2 |8 L# m) f6 b( t9 r! G$ E
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 d( p2 d; M, K6 o8 a$ G/ Y7-6GAN网络结构定义
5 I9 M8 n$ d( ]! W5 O8 \1 K d7-7 Gan迭代生成$ L8 b5 C6 ^# l' l4 t/ F3 i- Z8 {0 } _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& Y- P; g( z4 ~. f1 L+ L7-9DCGAN网络细节1 P; G; E2 p1 z8 D1 f8 E2 ?! Y; D5 W! W
8-1 RNN网络架构
( r( L$ J* w/ J E8-2LSTM网络架构
1 Q7 L4 S3 N! d7 x0 U8-3案例：使用LSTM进行情) W% ?. \. }4 ]3 W
8-4情感数据集处理
: s! n9 o: m) f7 E. p7 a8-5基于word2vec的LSTM模型
\8 f1 \ x% x$ Z q/ ~8-6趣味网络串讲（数据代
9 A, M/ B7 t% K8-7课后讨论版
: b S4 H1 o; N8 u: o' {: ]5 y+ \" E K
$ v& u$ m( P5 N$ a0 p〖下载地址〗) J8 K) e* F, H; D
- e4 R1 e8 z# B. e- @2 Y
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