9 x4 j& O( D2 p* e' }+ S! M
1 H, o. m/ Y0 Y* L3 s { @3 ^$ {〖课程介绍〗, Z% S6 m$ ^% M7 g# p
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: K8 G5 y' F. o& O
+ h! E, w- z' ^' ?, H〖课程目录〗2 b% }( d W {. E
1-1课程概述与环境配置
9 W8 ]( B5 H& q. ]. _! N1-2深度学习与人工智能概述/ r0 F: o p! e- s0 p! a
1-3机器学习常规套路
" H# E" K& S8 `3 `) ?1 F1-4K近邻与交叉验证. }/ W2 g* T0 \& K/ g# M, e
1-5得分函数
, [& c, |& b4 X6 P, j* k0 c1-6损失函数. {( ]7 b% v0 ?3 Y
1-7softmax分类器" A5 k# \ @7 q4 @5 p9 V. R1 @
1-8课后讨论与答疑$ t. A2 v& ^1 \0 E0 u( K4 m
2-1梯度下降原理-3 k) t$ b! i/ J: M% T
2-2学习率的作用-
1 W& }% I# A+ W7 @/ V3 N2-3反向传播-5 d6 B8 v1 B" E; p" i* U4 H
2-4神经网络基础架构-
* @+ P& o! L# W6 F F |2-5神经网络实例演示-8 o2 B" @6 B" F) {7 d
2-6正则化与激活函数$ o7 \+ {. X# G3 p
2-7drop-out& C+ c. [$ s! f0 E) D* y) w7 d
2-8课后讨论4 W* {$ m/ r9 p. r
3-1tensorflow安装
0 a$ V; T: z! c9 ?+ Y' ]' {3-2tensorflow基本套路1 l3 M2 \( Y' M
3-3tensorflow常用操作
/ T" H7 o$ R" ~3 G3-4tensorflow实现线性回归
, s" v7 A; N$ A U F3-5tensorflow实现手写字体6 C5 K/ q/ G( t" b/ R' A8 T
3-6参数初始化1 u3 _8 I3 K% _+ m( W4 ]
3-7迭代完成训练$ w: O0 G d; d/ K3 r e
3-8课后讨论2 i9 ^; ?8 ]1 O- ?: p6 ~5 f
4-1卷积体征提取
2 z" ~- A. R9 h* a2 V7 |- i% S4-2卷积计算流程8 `' ?9 ~$ z1 P7 Y$ T9 x
4-3卷积层计算参数
+ _5 J5 Q ?+ s6 q( q1 W) w: @4-4池化层操作
C9 j/ h. U" g7 D4 V, k# t4-5卷积网络整体架构* ?8 \* s$ _ |% I4 x* S1 r
4-6经典网络架构. _0 y9 y8 x6 e3 s# k8 l, g. {
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& O/ N' i2 }; Y# G3 n. `
5-2使用CNN训练mnist数9 Y: H& l" H7 L
5-3卷积与池化操作) p- I( y; c% d: n
5-4定义卷积网络计算流程8 o; B2 D% v% o% j( b
5-5完成迭代训练6 d- u% R* s! J* \$ }3 P( c4 ~, i
5-6验证码识别概述9 N% [, l8 K6 X( a% ]
5-7验证码识别流程
4 }$ h+ b# ^2 p+ B2 {6-1自然语言处理与深度学2 E+ M1 Q- m ]* P, z2 W
6-2语言模型7 Q% g' q9 E$ C7 Q& N$ q( M
6-3神经网络模型
( i. e9 R- f& Y, {/ |# v8 f6-4CBOW模型
! L9 I. s9 L* q6-5参数更新( b" i9 J2 D* b
6-6负采样模型% ?. z6 f' \: I# o8 R2 `
6-7案例：影评情感分类(数据4 u9 d' M9 ~! C* k/ o8 @
7-1基于词袋模型训练分类器2 _+ w* e" F8 ]: i& H
7-2准备word2vec输入数据
( z0 b# G* D A. r6 @6 a1 N. f7-3使用gensim构建word2- h; Q0 H: h( a* }
7-4tfidf原理
0 [8 i0 E4 O8 S" X0 U7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' a) @. i; s, P2 ]* j% ?% M; I+ V
7-6GAN网络结构定义5 Q9 k( N. V" X4 ^9 C1 L
7-7 Gan迭代生成' m$ X3 f) C/ l
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' V+ P4 ]6 u: L6 n* |! J
7-9DCGAN网络细节* U5 F( a& Q% I0 K: |/ M
8-1 RNN网络架构
, @& q, A: [& Q8-2LSTM网络架构/ [- V, b \4 H) m. {7 N* y
8-3案例：使用LSTM进行情
+ d- H6 V6 B3 B8-4情感数据集处理, }" ?3 |) z/ u& R3 R% j
8-5基于word2vec的LSTM模型
6 \) X8 [6 X+ U7 }2 f& h: c8-6趣味网络串讲（数据代7 X4 y6 ]! s3 Z3 ~" g; J" ~
8-7课后讨论版
" P5 `' P& N- X# g4 v3 |8 @4 K. o+ |
; j6 W" k& b! @; m
〖下载地址〗% _! H$ F* j( |( v. \
# X3 L/ Q5 R9 z( F: g- a9 U
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