8 h; P( d) b( }. S
5 a8 c% Q/ k: t4 s7 ? _! e4 E
〖课程介绍〗% X0 B0 g/ }; D3 |2 ^
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 P& F! ~4 h. r
' ?( Q5 i& s/ m9 o8 E: f〖课程目录〗: P+ q0 `9 J/ c6 w1 ^9 A$ }
1-1课程概述与环境配置4 ~' _. Z# I$ i, [/ u
1-2深度学习与人工智能概述( _% f+ r, o( x, M/ d @, v, W( t- e1 e
1-3机器学习常规套路$ {* U( l# a6 c ]1 U
1-4K近邻与交叉验证$ N( D3 E# ^" j
1-5得分函数5 y" c. Z( D$ O% e! p: Y" v
1-6损失函数
1 n, }4 L$ W' s% `! _6 m6 B1-7softmax分类器3 v# V8 [6 c6 I9 ], p
1-8课后讨论与答疑
: A" g/ [$ w y6 L2-1梯度下降原理-
7 t4 q+ D4 g% j7 R, l8 U2-2学习率的作用-+ a6 a- e" D; m) b
2-3反向传播-
5 i z, S+ Y) \4 s2-4神经网络基础架构-7 W+ Q1 e! }5 w, r
2-5神经网络实例演示-
8 c# ?0 r% H8 g+ _& R9 R4 o, e8 t) s$ `2-6正则化与激活函数
) S7 r/ a1 Q7 a& m! @3 \2-7drop-out. u6 Q1 X! I0 d' Z
2-8课后讨论
- q( L8 D g5 Y( B. j( n3-1tensorflow安装
7 ?* [4 X) v4 |" F7 u. e2 U, F3-2tensorflow基本套路
3 Z- j! m7 F9 O) U% F; e3-3tensorflow常用操作4 b9 P. X6 R' h/ H
3-4tensorflow实现线性回归
1 t3 ]% V) l, N- M% [" T3-5tensorflow实现手写字体5 W3 E4 l9 Z3 e0 X# L# S2 @
3-6参数初始化
6 R7 N6 D; |" i7 @- Y3-7迭代完成训练& c2 G; D' W6 M3 R6 Z+ G
3-8课后讨论3 Y* H) s& T% j1 Y
4-1卷积体征提取
' \6 D7 ?0 T: K4-2卷积计算流程/ Z% U+ X9 {) b s! B/ @3 A+ V
4-3卷积层计算参数
" D N0 w6 Z) R4 v7 n4-4池化层操作
) n. Y0 n" v5 r7 u4-5卷积网络整体架构
1 Z& S: g+ `' E7 p4-6经典网络架构& S( g8 y$ H3 i( q
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) B' Q* {7 Z" M, Z' \6 e5-2使用CNN训练mnist数& ?4 w$ O& y$ i0 _
5-3卷积与池化操作
; N0 a' J' y; L' `/ X* B q5-4定义卷积网络计算流程
4 i1 O$ y: s, Z! [ M/ C' [# v' J5-5完成迭代训练
9 r3 u b+ e# ~" E5 F; w5-6验证码识别概述
& @2 z- n! \' R: D/ ^, j% _( a; z- @5-7验证码识别流程
V" f/ }+ q8 v6-1自然语言处理与深度学
4 H. v# `; ]7 o' e- l$ c! ^6-2语言模型
+ y' J% z) x( \, K6-3神经网络模型1 l9 I$ _3 l, ?: X5 M+ a! u
6-4CBOW模型
9 A0 ^/ y A8 ~8 e2 N$ B6-5参数更新5 W1 z, E1 L' D! d. n1 p
6-6负采样模型
9 O3 Z* I& r. `5 r" B5 @& Q6-7案例：影评情感分类(数据
) \1 `4 z* `& {; P. @& @) j7-1基于词袋模型训练分类器
# M- V- P2 E$ n; e6 m' ~! s- z: }7-2准备word2vec输入数据
3 o7 c. U! z8 [ ~; t7-3使用gensim构建word2
2 [2 a" h0 _4 }, I4 D1 Y& z1 n7-4tfidf原理, g. |. `- _& _# e& b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): _6 A3 Z P0 \' m% m) q' Z$ `
7-6GAN网络结构定义9 r2 x7 u7 n2 O/ t" k% \" j
7-7 Gan迭代生成
8 ]# ]7 W& @+ o1 g6 A+ C7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 R& @- J8 L- y+ ?- T7 C! Q2 w
7-9DCGAN网络细节
% E6 O/ u8 A% y# Y$ V; Q- g! z8-1 RNN网络架构
9 ~% T0 s7 h& W: o& u" Q [' m8-2LSTM网络架构
/ F- @$ n1 }; b! ?' d8-3案例：使用LSTM进行情* w4 ~* N# o* j/ g) O6 B
8-4情感数据集处理
3 J% P; N& |9 c2 w' q8-5基于word2vec的LSTM模型
/ h! _5 u0 q$ O F. p4 Q8-6趣味网络串讲（数据代
7 F# N1 Y( p2 t8-7课后讨论版+ X2 M2 i2 K7 _! r1 w7 t; c+ u
3 `' c, k' {! |: y2 `7 d8 b2 V8 k- k: x: k/ a9 q
〖下载地址〗8 ^ c) M( U H* p& K- q o2 X
) P& x8 C, a. H3 G# K) e
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