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5 ]4 p! C* r: ~ q0 k( X3 f2 a* X〖课程介绍〗2 _4 [3 N' i6 `& H: [8 @; R
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" W9 R" {# u+ }0 S5 N/ Y6 D
$ b2 ^% s L4 \: d6 `. C〖课程目录〗: m; c( H+ _) t
1-1课程概述与环境配置' j* w1 h" J6 U! u" U; d0 T- z0 k
1-2深度学习与人工智能概述' T$ `! W5 E6 {4 i
1-3机器学习常规套路, B4 f; n; m/ w$ F
1-4K近邻与交叉验证9 R. e" L. ?+ W S) ?
1-5得分函数6 J4 a8 j9 n3 h7 Q* r
1-6损失函数
) Z$ e2 X9 }' i( C6 ^5 [: [1-7softmax分类器3 y1 _$ g1 e' V
1-8课后讨论与答疑
2 V) g' @5 A) y2-1梯度下降原理-; W+ `& M, h3 G( W3 F! ]
2-2学习率的作用-
- W- c, I, j$ D2-3反向传播-
/ w* h2 R0 b$ t2 k2-4神经网络基础架构-
% C* [! y* s$ {/ M0 _/ _$ @2-5神经网络实例演示-3 F9 \" R6 Y( V- I- M% ]
2-6正则化与激活函数3 x' n! b$ c0 }. u% [
2-7drop-out
4 v% k* W* V+ F6 a4 S/ N3 J2-8课后讨论
0 V. D3 A! L. [; x0 L2 u3-1tensorflow安装1 J" p6 c5 Y3 S7 N/ {- j" G
3-2tensorflow基本套路
: C$ |$ c8 e; |; S! d$ u, t3-3tensorflow常用操作
( @6 I7 r. m! \# J3-4tensorflow实现线性回归) C- v' |* W0 K f$ Z
3-5tensorflow实现手写字体
' y, ~# {1 W# g. Y3 Z3-6参数初始化: O# ~7 p6 m8 @4 \. _: e, m
3-7迭代完成训练
Q3 Z4 v6 O, L8 I5 U3-8课后讨论
5 b4 ^" x& z7 l4-1卷积体征提取
6 V5 H; }6 I C; ?- x) X8 S4-2卷积计算流程, Z: Y; u, Q9 k, y3 t
4-3卷积层计算参数
0 J1 a/ ~% B) A4-4池化层操作
) N! L$ ~3 Q1 a% k2 ~4-5卷积网络整体架构$ U9 e& P3 L; w+ Y
4-6经典网络架构6 H# i# D- e6 Z1 z: D
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* _ P, b" |9 U" V5-2使用CNN训练mnist数
5 `* o0 r! x0 n o7 @' N5-3卷积与池化操作) N2 }# H* {" O, k; ]
5-4定义卷积网络计算流程
. K+ W4 q8 h- j! q5-5完成迭代训练
8 _) b; q- Q8 A1 [9 A3 u5-6验证码识别概述
5 i' B6 m# P4 Q% f" s5-7验证码识别流程: T: Y/ i: O6 F9 V+ Y v
6-1自然语言处理与深度学$ a' g9 R- X7 L" d1 q
6-2语言模型1 d2 L, E6 p2 O' x
6-3神经网络模型! K) \. ?- ]. Y1 C" w
6-4CBOW模型
, Y6 H) H' U# V0 A: ~- t! r6-5参数更新
7 E% q( S, @% s# k+ `6-6负采样模型( p1 b. i+ @! q' F3 G
6-7案例：影评情感分类(数据( `5 P# o" F& S
7-1基于词袋模型训练分类器+ d& T$ R- R- m7 \
7-2准备word2vec输入数据$ @: f& P, H3 n/ R( x8 b# L
7-3使用gensim构建word2( z& f$ j1 ], K* Z; c6 f3 u1 f
7-4tfidf原理
0 F4 N3 L! @1 u# Z* Z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 P$ Q6 ]- S6 G; O8 z* w$ G
7-6GAN网络结构定义9 r# S0 U5 c l
7-7 Gan迭代生成% b) Z# P+ k4 i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ Z. n5 a. b/ o% s
7-9DCGAN网络细节1 O6 P( M2 G5 k: a) x
8-1 RNN网络架构, L! C' I0 S; ^. x* B0 O7 F
8-2LSTM网络架构2 M* V- b6 u$ |; A9 _
8-3案例：使用LSTM进行情' D( ?6 I0 W0 o
8-4情感数据集处理
[- d" u: N0 j0 i" n8-5基于word2vec的LSTM模型# l U- V: ^$ K7 ^
8-6趣味网络串讲（数据代
G }: } ]) p0 V* g9 A8-7课后讨论版
5 e4 j5 v4 s# g0 C7 @$ c$ [
) {; ? u+ f) S' e( v2 G
& d" B# w/ E1 B& C3 G3 g+ H〖下载地址〗3 D) j6 k* l1 [/ _
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