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. W3 w! [% E4 H; ~# z〖课程介绍〗
4 W8 z+ B/ C2 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+ @ W5 w% q4 k& X, d$ y
9 Q0 O/ u0 @$ w( ~. p
〖课程目录〗
1 y- q+ h# P3 q1 T3 O6 U; }1-1课程概述与环境配置% h- Z1 @; l, D3 V
1-2深度学习与人工智能概述. ^; m2 {& u/ N
1-3机器学习常规套路4 Y a' k% T/ p: M% I
1-4K近邻与交叉验证8 v5 X/ ]9 a/ a: j* q
1-5得分函数1 n3 F" H" d& A$ l s6 S% p8 }
1-6损失函数5 s+ I+ e+ s8 P, I/ g0 @
1-7softmax分类器8 u% f# l2 ?5 J" q
1-8课后讨论与答疑
" B# f4 G, j# ?3 ]3 T: t2-1梯度下降原理-
, w4 P* X. {' o4 F6 P# j( s2-2学习率的作用-% C1 J+ M. @1 |- ^+ W! s; g0 a
2-3反向传播-6 t6 f: U$ a; d$ |% j. j5 S# }
2-4神经网络基础架构-1 E! G8 J4 K5 o
2-5神经网络实例演示-: g9 [3 L# F2 ]: x" z8 G. V
2-6正则化与激活函数" V; b- n. F- k9 N) T+ ]$ G- g
2-7drop-out: B) h% w& _6 Y A* Q
2-8课后讨论$ q# G! Y$ G/ T: [6 g
3-1tensorflow安装
4 j1 a7 a- e- p8 V, u' A" H3-2tensorflow基本套路
( d4 \$ u" `1 P! n% C' r( J) G3-3tensorflow常用操作
+ x3 _) ?+ g) P/ j6 }% R3-4tensorflow实现线性回归6 v8 s: Z) _' k3 U/ @
3-5tensorflow实现手写字体3 ]. T9 \1 _! A) X6 U9 ^) C9 U
3-6参数初始化. O% x+ t" T. ] T' ^9 ^
3-7迭代完成训练
% I/ M8 z/ b: ]0 o+ n3-8课后讨论
6 H1 f) }0 X$ s" N7 f9 m3 U4-1卷积体征提取
* a! k5 K, p/ n% [' ?4-2卷积计算流程
4 o! B2 z0 W! t4-3卷积层计算参数1 \8 C% Z/ k! w# v5 |0 P
4-4池化层操作
8 Z J1 K% O# ~5 \9 Y4-5卷积网络整体架构+ u2 l$ _4 l9 u3 M( ?3 I
4-6经典网络架构* f* J) a* \# ]( b @# g. Q5 w4 {: c
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
T1 e/ ?: D. X) `; G' H+ o5-2使用CNN训练mnist数) J; [* n' w9 j3 w3 k! T
5-3卷积与池化操作: \0 f5 I3 E0 Y& U9 Y- p9 M; \ q) U! G# i
5-4定义卷积网络计算流程7 P: u r6 E: l
5-5完成迭代训练
" l7 c) X: Y+ F5 b+ N# I( {5-6验证码识别概述: z1 H# N3 W8 K8 c6 M0 l0 ~
5-7验证码识别流程
1 b( _6 s; A& z# A! w* y7 B6-1自然语言处理与深度学
+ z2 r- ~1 ]0 A# l' a7 J6-2语言模型' t* ^3 z, q% v) n2 \
6-3神经网络模型
h+ g0 `! |) m: l: o8 F b) X0 k6-4CBOW模型
$ S; x: r" y2 ?/ L* d6-5参数更新
+ @3 M2 V5 M. |( i6-6负采样模型7 c' b F" w$ Y# f. `# i7 ^* U
6-7案例：影评情感分类(数据
* _9 l& W5 k# v4 a* G8 g7-1基于词袋模型训练分类器; m) _( T: T9 C+ I$ I/ J
7-2准备word2vec输入数据
' U q( d+ h% ?, M( A- b* ]7-3使用gensim构建word2
1 ?5 Y \9 O G$ w0 n. c7-4tfidf原理
& ~# Q# s/ @- @" m! C% r) c! L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 H& H0 V+ t+ x! c7-6GAN网络结构定义
! I0 F* f. k: Q9 q/ G7-7 Gan迭代生成
$ Y' y5 q( V# D! U7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* F" J: D+ @+ P( u3 t; c* m
7-9DCGAN网络细节
- H1 ~2 V$ F" }/ N8-1 RNN网络架构
+ {: L. V3 Y( v* o8-2LSTM网络架构
) a8 |& Y& x1 m" M( F8-3案例：使用LSTM进行情; t9 K/ i9 R% }3 V W+ t
8-4情感数据集处理% D1 j6 C' S' N3 J" K. s
8-5基于word2vec的LSTM模型( R D$ G$ ~5 E/ K3 F5 P; a) w: B7 R
8-6趣味网络串讲（数据代
& G4 {7 v. V2 v) q8-7课后讨论版
+ x) i/ S1 ~% [ E* X
* m* f2 Z }3 U( ^4 Z
3 F3 R% C2 e3 y( t! X〖下载地址〗
! g) p- I0 d5 Y; Q! t+ j- o, s( |; }# Y; M3 G5 f4 Y" g( l
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