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/ m5 e! G9 ?/ X7 r3 s8 C' O〖课程介绍〗
7 }" H! d; C/ A) u此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 S& P1 H! w+ C* H0 k' p4 \
7 ~* q$ h4 P2 o〖课程目录〗) o2 y$ k: P' T2 D: h
1-1课程概述与环境配置/ v; M6 `, E# ~) r; f' b
1-2深度学习与人工智能概述$ e. A+ N, H Q- D2 f1 W
1-3机器学习常规套路
8 N* r( q6 v, c1 Q1-4K近邻与交叉验证- ^# z3 B7 c3 n
1-5得分函数
& \7 u W: ]+ ]$ x0 j1-6损失函数, _4 [- K' T! E6 @ b: F8 |
1-7softmax分类器; F, G+ F9 q* o% [" m* t8 S
1-8课后讨论与答疑) C9 w6 v8 e% p& u( ~
2-1梯度下降原理-
: _5 y, I G" R2-2学习率的作用-! K7 c0 v5 q2 L6 V5 U/ O ?
2-3反向传播-' L, `7 B# @5 J2 a( |
2-4神经网络基础架构-$ L" ?8 S& d; s, ^6 @ q
2-5神经网络实例演示-
: ~& H2 T/ e4 R, L5 d" f2-6正则化与激活函数& Z. O4 z: Z1 u) `
2-7drop-out9 v1 z2 s- X( y
2-8课后讨论
5 L; x7 V9 {) \3 z7 O! R2 F+ u3-1tensorflow安装4 `, `4 x8 C; E7 E9 d
3-2tensorflow基本套路) |: ?6 U- g' k1 m- v% ~
3-3tensorflow常用操作
3 d/ f1 G+ M9 H6 l3-4tensorflow实现线性回归
( i9 I& D" m9 z. a. Y: [% C% G3-5tensorflow实现手写字体
) Y( I/ f- f4 _/ p- W6 d! u5 b, Y3-6参数初始化
5 Q& n3 ^1 x! B3-7迭代完成训练: W" g3 U& I5 f8 M
3-8课后讨论3 B1 V4 ^( f% m5 r3 z
4-1卷积体征提取$ m4 R \$ A" S4 D/ e1 I6 U; ~
4-2卷积计算流程; _0 G; b( Z; q7 [& t
4-3卷积层计算参数
8 n. f! W% L' M2 h; l4-4池化层操作
! K' W& [9 N/ d3 y. p( }, p( C4-5卷积网络整体架构
0 y& n) t" g" H1 L4-6经典网络架构
4 t6 m4 A6 i: L' l5 M- a \2 v5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 C& Z! ?4 r5 Q% k, u$ ]5-2使用CNN训练mnist数
; f% c4 \( a6 u1 V9 ]& \5-3卷积与池化操作: }! C& ~& o( L A4 P
5-4定义卷积网络计算流程, E% V* U1 ]/ B% q5 T+ b
5-5完成迭代训练. t" N% S- E5 E8 d; ^: u
5-6验证码识别概述
3 c( s1 ]9 U: V3 u" B% B5-7验证码识别流程& V Z* w a3 V5 v8 X+ g
6-1自然语言处理与深度学$ x0 \9 g, w1 y1 z( @% d; k/ x9 W
6-2语言模型8 K1 T. v# N/ g2 m7 X
6-3神经网络模型
0 p* N5 P9 S0 l. U+ t5 J6-4CBOW模型
3 e5 p% n+ \9 p4 `9 v5 T) ~: D7 L# `1 M6-5参数更新
8 G" \( z7 C9 S6-6负采样模型
9 K6 o- q0 w+ e# H, J! R/ S6-7案例：影评情感分类(数据' C# c. U8 }1 ?" _+ s7 B
7-1基于词袋模型训练分类器. Q1 b* S5 y" h6 T) |( O
7-2准备word2vec输入数据
- [9 L2 Q2 [: F7-3使用gensim构建word2
5 ]" l' z# S" v) O7-4tfidf原理& ~& M0 o. H. A: c# X" \0 J n* L
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 u( \ M& W+ x4 ~
7-6GAN网络结构定义
: W( L1 h2 l- k4 Y; l7-7 Gan迭代生成% i' R* \% I# ~& o1 Y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ J3 e* g# W+ W( c/ B( F& q
7-9DCGAN网络细节
9 v6 f' V; |0 ?- m0 G0 E2 |/ J8-1 RNN网络架构
/ u& c$ B4 i. y% V, r4 h8-2LSTM网络架构& [' z4 e+ e4 r
8-3案例：使用LSTM进行情
- |* U! I" `7 D3 b& _8-4情感数据集处理
1 b; q( ?# E% j* P+ k4 c) ~7 i' g8-5基于word2vec的LSTM模型
0 }+ c! c& e# I2 q: b8-6趣味网络串讲（数据代, ^6 T9 A5 h' M$ e9 Q5 ^2 x
8-7课后讨论版
: T. F1 c9 r0 i; ^% ?* r% }6 w8 X6 \, K/ o# K4 b
) Y: {, |# Q; G8 n' K g+ j〖下载地址〗
. J) h2 z( r, r8 v4 i) n6 i) c: q! o6 x5 l, n$ Z
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