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0 u1 f2 P0 J3 j% x+ q7 P1 E& |〖课程介绍〗
1 y" K/ g2 Q/ k+ D+ S0 d2 T! W此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
3 U/ y4 |1 f9 B, N7 d& `( W8 L
5 M' g. z; f& e8 [) u$ @〖课程目录〗# ~- f8 v4 c! U
1-1课程概述与环境配置
. {: E: i% U. p9 j2 N1-2深度学习与人工智能概述
0 o% a% g& z* R+ a* K+ z* J1-3机器学习常规套路# p/ m7 n! g: S, M+ X
1-4K近邻与交叉验证
+ o: s" P& p4 k3 F( ~, k1-5得分函数
5 ]/ ?/ U7 y: T6 u; b% O1 t/ ]1-6损失函数3 d, Z0 a( \1 H9 |# ?( B8 y( f
1-7softmax分类器! u, Y- L2 o, y: c+ I! p
1-8课后讨论与答疑
% w( R K6 V2 a% ^' V% M2 N+ ?( \2-1梯度下降原理-
) c# D5 {: H( t0 I; G6 ]2-2学习率的作用-
+ f! F; n- M; i2 V2-3反向传播-& H; t8 t7 V& w8 d4 n# ~$ K
2-4神经网络基础架构-
k; \+ m6 w1 [! d( _4 d9 `2-5神经网络实例演示-
/ I% N, c5 Y& P1 _* f2 y! Z( ]2-6正则化与激活函数- a; T# B; }- v- f0 _! m
2-7drop-out B G: `4 V' l1 R8 y- F
2-8课后讨论) g" r4 ]# @* `1 N, h! b
3-1tensorflow安装
3 n) q: @) x/ B, C; x5 e) z3-2tensorflow基本套路/ v% @9 T( t* ^" o( @8 W
3-3tensorflow常用操作
/ X4 u& k4 g, U% C0 ?5 M* o( R+ Q3-4tensorflow实现线性回归- j; k7 w! U$ n
3-5tensorflow实现手写字体8 I! V, v# Q; j+ c. ~: |9 u* b( t/ Y
3-6参数初始化
5 D2 ~6 x0 p" \5 E# Z- A. Q5 r3-7迭代完成训练) U( i+ h$ t2 P! H2 ?
3-8课后讨论, [/ p1 ^. F" n6 ?! w2 _# Z
4-1卷积体征提取
3 M. ~% E% W: N; X4-2卷积计算流程
: o5 \1 v0 d/ c4 w3 e4-3卷积层计算参数
: B( s( k3 h7 }6 d/ W4-4池化层操作
* {' f0 [) b: N! ~5 b& J" v4-5卷积网络整体架构
& `4 a8 h: g) f* A7 O' M4-6经典网络架构' J7 X/ v0 D. W' d, {
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- v5 ]: A: D8 H, l- O. s5 \1 p5-2使用CNN训练mnist数
" S2 b! p! ]# f( J' c: f5-3卷积与池化操作
" G0 d! J. A& C7 |2 q/ G" q& }5-4定义卷积网络计算流程
& [; w; Q6 s+ H: B+ ^3 Y: j I4 R5-5完成迭代训练 i! L9 U7 a/ Z- p# f# `+ O- |
5-6验证码识别概述$ e+ h6 F. i" I+ q' A# G, s; J3 b+ s0 u
5-7验证码识别流程
! Q, v3 P. c1 I6-1自然语言处理与深度学
3 @# E* p+ @ U a4 q+ A6-2语言模型; P+ a; \; ^: f
6-3神经网络模型: i% k' I( `# U% S$ Q
6-4CBOW模型+ O0 ? \) \0 S8 y4 u+ `
6-5参数更新
3 j9 u8 ^8 w) r- d( c- J3 c6-6负采样模型- ~9 ^. G) y# b9 O2 _
6-7案例：影评情感分类(数据' ]1 F2 Y% `# @, F' [
7-1基于词袋模型训练分类器9 z4 Q# D4 B& i: X5 q# p* y
7-2准备word2vec输入数据
. c% ~" g4 p( V9 }) p! }7-3使用gensim构建word2' r+ @2 C( V6 o& }7 `3 P
7-4tfidf原理
9 n2 b- w1 s% L; z. O2 w1 i: ^7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( x: y7 i4 S8 L2 u# d
7-6GAN网络结构定义
& b. P# l0 m/ L' k2 X7-7 Gan迭代生成
[. |( T9 g7 j* {* [( P7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# G* z/ _$ D, D' y4 L; d7-9DCGAN网络细节+ Z5 P! h6 F1 K1 s% ~, t
8-1 RNN网络架构1 @4 {2 v8 ?6 [
8-2LSTM网络架构 t- D& u3 C; @- L- p
8-3案例：使用LSTM进行情
; R& {" R* Q" k+ N2 B8-4情感数据集处理
" N. w! }: q, R- c6 T% r! T8-5基于word2vec的LSTM模型
$ S: W4 {* R q0 X5 D$ z8-6趣味网络串讲（数据代
/ w/ t( b7 r2 ^8-7课后讨论版2 K) ~$ b. m/ w$ t3 K
, W! V5 @% H$ O; X. X5 d: n3 V5 E1 T7 f5 J' y5 e0 P
〖下载地址〗9 z" ^9 ~9 v3 f1 b
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