& m$ c2 W9 b6 W ?5 x3 D& A/ _% i
% P% q+ ^7 p. u$ @* I7 x: {〖课程介绍〗
6 p- S) g6 k* C) m6 Y此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* A0 f! \* i. n6 E
+ _* v, a+ o: {1 `4 N7 B
〖课程目录〗9 l4 q( N$ _8 z( q7 g$ |& G
1-1课程概述与环境配置
, S" E1 U8 n ~7 Q) V/ H* r2 y1-2深度学习与人工智能概述/ D, m5 q. U. l- a# G
1-3机器学习常规套路
3 [; {; u( h2 n7 u" ~1-4K近邻与交叉验证
6 O6 i9 r8 P4 R' R1-5得分函数2 ~' o: O* @" g4 D6 J
1-6损失函数2 w& [1 {( e9 N; q
1-7softmax分类器
6 B1 `! z' R ]/ U1-8课后讨论与答疑
3 \( O- i/ ^0 k) A( {" T1 h2-1梯度下降原理-: I# g8 k+ h( M7 d3 u$ _+ _' n$ w
2-2学习率的作用-
3 `( A7 |4 D; e2-3反向传播-4 Y7 ^- L7 I5 i4 q6 W
2-4神经网络基础架构-0 D. x' x4 {3 b: z- {6 _; K: s
2-5神经网络实例演示-
7 h- |6 U$ r) q* m% ?. S2-6正则化与激活函数
3 @' C2 Q @) i6 v2-7drop-out
+ T2 c. ?4 E: E/ s! x8 Z- m& ^$ e2-8课后讨论/ `0 B8 L6 E1 w0 m
3-1tensorflow安装
# h0 n7 d: x$ {% q3-2tensorflow基本套路
% C; p! w; z6 i, }% R$ F2 v3-3tensorflow常用操作0 v1 e( _0 @2 E- l
3-4tensorflow实现线性回归
7 q# J7 N: T+ d3-5tensorflow实现手写字体" ?& J+ R$ k- D4 i9 m. [) J+ {9 R
3-6参数初始化
& b9 Y, y7 W3 Q9 w; [3-7迭代完成训练' m3 x1 n" Z2 [, j
3-8课后讨论
: R* ]- A8 M; k$ V7 N- m4-1卷积体征提取
" R% C2 u8 o$ Z0 K7 ?* m4-2卷积计算流程; q. G; v: q0 |& G$ g# R
4-3卷积层计算参数+ x4 X5 ]5 D ]
4-4池化层操作0 L. E# S3 Y: w# u+ P- [
4-5卷积网络整体架构: n, g5 q ]8 o' s
4-6经典网络架构% V; K6 e1 }4 m
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% P4 m0 ^4 z w- x8 t8 A. \
5-2使用CNN训练mnist数
; R! X% K" ^2 j' q5-3卷积与池化操作 q4 c. } `* v3 z& h# [
5-4定义卷积网络计算流程- w+ o8 u5 C& `) q9 @
5-5完成迭代训练
. l& `( `7 C3 k2 F/ s, }6 g5-6验证码识别概述
. f+ B. l* k, p q, ]5-7验证码识别流程* n5 D9 S9 e0 i+ u; m
6-1自然语言处理与深度学3 o7 ]4 \9 ?' y. O m
6-2语言模型
: J1 l: m- g9 `) ?' B i# |% N6-3神经网络模型
3 V8 H, S1 F9 E& d8 L; `4 B6-4CBOW模型
% q" v" G. i7 W4 |" H6-5参数更新
) _+ M/ W# X! c, \( {% W8 P6-6负采样模型& c' E2 g6 T! D% E1 u
6-7案例：影评情感分类(数据# G0 n3 h' @( S* g: @
7-1基于词袋模型训练分类器
/ P1 I2 v" v$ H% v& ?7-2准备word2vec输入数据
% W8 ?: m/ V. G1 @( Y: b" B s( X. {7-3使用gensim构建word2$ S4 ]+ M2 I# G7 Q
7-4tfidf原理
0 Z+ k' [! V) X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) n, u9 q8 @; B$ u" j0 Y; z
7-6GAN网络结构定义
/ a( d2 t- S8 F9 C7-7 Gan迭代生成3 P8 i* e, M8 J% J. X. i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 ]* N' c: y5 r% k
7-9DCGAN网络细节
0 I2 b5 k i: f7 J0 C8-1 RNN网络架构1 w# A# n7 C, }2 z7 c
8-2LSTM网络架构) \# y! G8 z) u m9 Y/ D7 Z- \/ i8 ~
8-3案例：使用LSTM进行情
' \; {- Z* u2 L8-4情感数据集处理) N- m. f9 h8 G! c$ Q- l: c
8-5基于word2vec的LSTM模型
5 }2 E0 g. j/ @7 ?! h5 j, H3 ]8-6趣味网络串讲（数据代$ t: J% k* {/ u* x y$ ?$ M
8-7课后讨论版
: H& \% a$ A) T$ N) X
! B/ R* U6 X% Q7 H4 l, a" B' R9 @1 T0 Q) x
〖下载地址〗
0 k2 n L2 W; h8 ?* N* F0 @5 k7 L# J- ?& `0 ^7 }2 l
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