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; \+ B0 H, k9 A2 N! } s2 P4 m0 O〖课程介绍〗
5 ~/ t1 Z+ P2 t; G- _$ y此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ X. G! E2 j, j, U
8 }- r/ U4 c# j
〖课程目录〗: [5 s/ q' Y% w& I* a( v8 z" Z7 p
1-1课程概述与环境配置% [2 w$ w2 d0 z' A* Q( U
1-2深度学习与人工智能概述
( l; \+ _, V: N/ o+ K1-3机器学习常规套路" l8 C) j1 X3 D. V; b8 t
1-4K近邻与交叉验证; G; l) v: b) m; u% T: w
1-5得分函数+ c; w" B% j: C1 W/ G
1-6损失函数; ~ E# {3 r" G0 G* k. _+ ^( y
1-7softmax分类器
0 W" g" W5 E9 g1 I4 _6 z1-8课后讨论与答疑
4 d5 J: k. ^' y" d2 x2 E# |- @. K2-1梯度下降原理-3 m4 m. e9 Q1 z7 Z+ X! h
2-2学习率的作用-
: d( C- @# D# a: Q9 E, w2-3反向传播- L8 m: u3 L! H; k; e' E; ^
2-4神经网络基础架构-' \" H: E5 F( ^1 U- ?
2-5神经网络实例演示-6 ?$ i! U- w4 c. H- \7 H* {
2-6正则化与激活函数" Z4 ~* Q1 B) l7 Y5 e
2-7drop-out
! ~: K5 `& ]* q. S5 x" d2-8课后讨论
% i% Q& j7 R8 T8 {" B6 J) Z3-1tensorflow安装
& h) y9 e5 @8 C. D* k7 |7 b3-2tensorflow基本套路
5 h0 x4 i- l3 j% f5 n' }1 ?4 ~2 E3-3tensorflow常用操作
' Y; g5 P4 _. ^: R& R8 Q3-4tensorflow实现线性回归, B9 D3 F. i3 O
3-5tensorflow实现手写字体" d% n! c Y+ j2 G- K% M
3-6参数初始化1 O5 {) {- o- [7 e0 h" H
3-7迭代完成训练* O D* t& E" M* C3 z
3-8课后讨论9 W; v. S+ [6 V
4-1卷积体征提取' I$ a) ^9 Y: G, f3 q
4-2卷积计算流程
. r" h+ ~) i- u6 @) [4 _4-3卷积层计算参数- t$ e) ~/ a- ]8 L
4-4池化层操作/ [! }5 e$ t& y% {5 Z3 M: ?
4-5卷积网络整体架构
+ G5 F1 J+ V3 r3 o! P* H4-6经典网络架构
9 i: T' H; i9 V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 h3 z: E/ Y3 F0 T2 N* h) ]; ~
5-2使用CNN训练mnist数" i: i( G8 X& F/ H# Q+ R9 [ n
5-3卷积与池化操作
6 j, s& ~9 x3 {5-4定义卷积网络计算流程( I; o6 E! G: ?% d
5-5完成迭代训练
- ?: x W' p, x" d5 n5-6验证码识别概述* K& t& d8 i' `/ s8 X+ j: @
5-7验证码识别流程
( H( V! n( z: z' p! z6-1自然语言处理与深度学
0 r- J; Q* e, i$ d# @* h$ d6-2语言模型
2 ]' ] p& J7 `' ?; @# Z7 ? y6-3神经网络模型
8 {5 n' |" C. G3 Z# L6-4CBOW模型
, w3 B3 D \6 ?% A+ M: d7 w: \$ t6-5参数更新
( Z. [9 _; O1 y6 `7 _6-6负采样模型
/ {6 r" [( v1 Q4 Z Y" y( b6-7案例：影评情感分类(数据! {+ `6 M3 c. }# \3 y) u. V3 U
7-1基于词袋模型训练分类器
3 l/ n" x+ E' s( c- |3 \0 |7-2准备word2vec输入数据# S% g- _# g: I* s8 Z3 @- r
7-3使用gensim构建word2
4 {/ D$ Y; @8 n, a0 o- D. o7-4tfidf原理
* ?4 V9 s5 `4 E1 J' A1 V) \7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ a, L0 J r4 [: j+ W# {: G4 _) [/ n' P
7-6GAN网络结构定义+ r7 {, J, C& b7 p3 I- N3 G
7-7 Gan迭代生成
+ H* a) M% M( o: g8 S" \# C4 h7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 J( j4 D& W# R
7-9DCGAN网络细节" Y8 D. b! S4 Y/ Z
8-1 RNN网络架构
; |7 b& ?2 A' {. v0 b5 c6 |8-2LSTM网络架构' f3 a6 M: N# B% U( c
8-3案例：使用LSTM进行情
2 l8 K% ~# D+ z. e1 C$ p. ?8-4情感数据集处理
/ ?1 |" Z, B! ?0 V. R4 ]+ u8-5基于word2vec的LSTM模型
' s4 M R+ Z/ [$ ^8-6趣味网络串讲（数据代 K1 v7 }/ b# |+ i7 s
8-7课后讨论版
+ E4 q4 c; {& v6 r) h N! C: [/ { @5 n: j
$ L+ Y; q; I! f* r
〖下载地址〗! t, ]% I1 U5 l% j. Z
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