4 a4 i6 Q! A: n0 [/ ?6 s$ [6 M% h8 _
0 }9 N# Z3 G/ n1 `$ N6 B〖课程介绍〗1 t) M6 C1 u8 X. x& D2 O
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 i" }9 P& Z: S0 s X; U+ r' N# I7 A. D( i4 x0 t Y( c- a9 s9 f
〖课程目录〗4 P/ h+ t+ W+ B0 F
1-1课程概述与环境配置
$ R% l" k* N6 B ]+ r& T1-2深度学习与人工智能概述
6 v% u& @6 l9 x/ j1-3机器学习常规套路; T* z, @, e- r6 r2 D* c B
1-4K近邻与交叉验证7 X! r( x" W/ J5 g: \+ `% l2 r$ ?
1-5得分函数0 h5 L& D9 W2 }2 l6 R7 e% M. e
1-6损失函数
% H- M. D0 W4 O. R+ _7 {1-7softmax分类器, k5 [9 @& \+ n5 ^* a/ m% B
1-8课后讨论与答疑
8 }2 A7 l9 |( [) |$ q0 g. r2-1梯度下降原理-
; F! s4 H* S: b0 V/ f0 ^0 B2-2学习率的作用-9 n, ?! D! ], U# @- g& L
2-3反向传播-
$ ]6 c, J F( V; x" I8 P _2-4神经网络基础架构-
+ T' {$ v8 |: M, K# X2-5神经网络实例演示-
6 l! T- B4 E3 G6 Y9 b# ~& Y8 L2-6正则化与激活函数) f1 c& d I7 k2 o3 F0 B2 h$ v
2-7drop-out9 x2 y0 {* I9 y$ S7 U
2-8课后讨论8 L( r; R* e% o: I& H! |" M
3-1tensorflow安装
* o2 ?. X9 @9 y) K; Y/ N0 U3-2tensorflow基本套路* X) Q1 K% C& ^ R- H" j
3-3tensorflow常用操作
0 J1 T4 R/ q$ {: o+ H3-4tensorflow实现线性回归$ B) n X& n' L" q9 Q
3-5tensorflow实现手写字体
+ v' e8 K" ?3 t7 r) n3-6参数初始化( A$ W8 D% [% o. ^
3-7迭代完成训练, i/ b; ]* N# h% |# M
3-8课后讨论# n) U# b2 [) Q
4-1卷积体征提取. W/ Z2 N7 F. }2 z: J* z" v. d. P
4-2卷积计算流程5 W# p- W& a$ p1 ?8 V
4-3卷积层计算参数
6 W( } {- w7 Z# B) G8 E4-4池化层操作6 T$ o7 _& j8 n& X8 u6 a
4-5卷积网络整体架构
- ]5 V n( z4 j ~: Z4-6经典网络架构) |% @$ e% f+ h. _; U9 j# Y* }8 v7 H' F
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- T/ Z+ [4 \4 M& ?5-2使用CNN训练mnist数
' ?! @0 a; m* K: i, Z; x$ H5-3卷积与池化操作 Y) Y/ D( I6 ]
5-4定义卷积网络计算流程9 R* b% C: |* }6 b5 r3 O! T
5-5完成迭代训练: a3 w" H) g! U# S5 O2 y+ B
5-6验证码识别概述
9 t: \' N" F, w v, e& i$ G5 N0 Y4 V0 p5-7验证码识别流程5 M/ k8 }# b6 N" X
6-1自然语言处理与深度学0 j i3 o/ C( q& Y
6-2语言模型& X9 ?2 n6 [0 p. f' |+ W
6-3神经网络模型
! t5 k5 V% H1 _- M! }6-4CBOW模型* ^% S3 w( b( k! {; c6 u
6-5参数更新) B B+ @: f( p. ^5 U8 W
6-6负采样模型
+ W a! g, e" O) F4 O8 E- X |/ e6-7案例：影评情感分类(数据! v7 |" r! E& }8 ^
7-1基于词袋模型训练分类器0 h1 p$ @/ G- G! `' C0 b7 C
7-2准备word2vec输入数据
, y1 g( P! ~$ l9 [) j/ X* V: ~5 M% L7-3使用gensim构建word2
; `! D3 e( L- e9 p7 G1 }3 u7-4tfidf原理# ?" T6 R0 e: s# j: F& m
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. @3 u- P' f( e5 g7-6GAN网络结构定义
! v7 | x: @1 j& L" q6 @% R4 L) j) {7-7 Gan迭代生成4 U* r& ]& x* n1 U: L- R
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 S) n7 t, c6 v9 ^1 a6 r) B
7-9DCGAN网络细节
) `# k$ q) L4 O% u% `" W8-1 RNN网络架构) m; ^% k* R3 u
8-2LSTM网络架构/ U& ~) a7 }/ M! Y: N3 f7 V
8-3案例：使用LSTM进行情, H0 t4 G+ `! S: @3 r d" m
8-4情感数据集处理
9 W/ Z6 Y: O" e( [) G% F% p" z% O. i8-5基于word2vec的LSTM模型7 j7 k6 n" M6 G9 |: a* M. W* |- t
8-6趣味网络串讲（数据代3 d* b$ q6 ?. O
8-7课后讨论版
" m* h) Z/ [- e8 F5 T
% R5 T9 W( Y% o) K$ U" c+ `4 D$ K$ [' a, R* R
〖下载地址〗6 K' _2 M9 Q9 g% Z
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