$ n% X1 U7 r- M" b$ O6 W+ c2 r+ ?
9 M+ {9 d# I4 W, ?4 g# C( k1 \- r〖课程介绍〗0 @3 T0 ~8 ~" J
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 M+ Y" y* F( c0 ^: S/ T4 @+ b; x! f6 U
〖课程目录〗$ h% i# G$ g; j+ Y f, G4 s
1-1课程概述与环境配置
b9 k& f# N$ w2 U( {1 ^# [1-2深度学习与人工智能概述, k4 k; m! x' z- t( J7 U8 W
1-3机器学习常规套路4 Z& m. z7 t8 A) Q) y
1-4K近邻与交叉验证
/ ]+ [, U1 R8 F- n1-5得分函数
( X/ q. a/ w3 x" i1-6损失函数
" y; C/ R5 L& r' Y1-7softmax分类器. u+ L8 g- v/ A. w) {, t6 o2 x
1-8课后讨论与答疑
: I1 l9 b& M9 e+ \2-1梯度下降原理- C$ A9 h9 M( d3 C7 c' S! y( u
2-2学习率的作用-
8 y* a# s) ?% p* I/ ~: N: Z4 T! i7 s2-3反向传播-: P, |# {; R! o* O
2-4神经网络基础架构-
+ O% ]# \/ B8 n# ^( u2-5神经网络实例演示-4 Q4 J7 u0 Y$ G t, ~, t2 c
2-6正则化与激活函数
3 C7 q; c8 ~4 n( J9 ~4 U( g2-7drop-out
. D, T8 O! y" q9 w2-8课后讨论) [3 @4 B, N, E5 g0 a! |
3-1tensorflow安装
. B% n R( t0 V6 Z9 Z8 R3-2tensorflow基本套路
' m! Y- t/ i" J- v% k3-3tensorflow常用操作& N! }3 s8 B" B: N6 t2 X
3-4tensorflow实现线性回归; w- H5 B+ q2 U% `+ `' t0 _$ F0 z
3-5tensorflow实现手写字体
& t% k I+ B+ B% P3-6参数初始化
X. f% B% B' N3-7迭代完成训练
5 s! R/ c. ]0 J1 T+ f4 h; E3-8课后讨论
' e6 ~0 L- F; z4-1卷积体征提取; M" _ z8 d" N5 r) t
4-2卷积计算流程# c- ~$ f; R5 @, \* a
4-3卷积层计算参数" H' D* f: k4 x- n( N7 i8 [; C
4-4池化层操作# _$ I+ Y: C, l6 p& t* x
4-5卷积网络整体架构
6 D# y2 y t6 Q- B4-6经典网络架构- P0 ?$ y. @( c% c: o, o
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* M1 Q+ u0 w0 K5-2使用CNN训练mnist数4 U& y) j; l2 t3 i/ i
5-3卷积与池化操作, H- O( v$ H- E& I
5-4定义卷积网络计算流程
( h! D4 W. \5 E+ u( ?5-5完成迭代训练- {6 ~$ h: `0 T5 Q+ D$ w& x
5-6验证码识别概述
' ~2 c# `- _# [+ u2 J. V: J# o5-7验证码识别流程! |' O5 k' v7 [# @- v9 B
6-1自然语言处理与深度学6 W; q; M8 h" b% \8 K! b
6-2语言模型
# q7 |$ |& B7 K( ~+ w* {# Y, y6-3神经网络模型7 z& X8 M+ _, Z; Y0 g4 R
6-4CBOW模型/ Q" \. F% ?0 s; `/ G
6-5参数更新; O% H: k0 f# y! W" b
6-6负采样模型
1 Y6 {& j# g! q9 \5 U V2 z( @6-7案例：影评情感分类(数据4 f. ?6 e$ F+ p5 I
7-1基于词袋模型训练分类器
. b0 ?( P H1 o7 l3 n6 t1 t7-2准备word2vec输入数据- V" P- t' r7 }: R- `
7-3使用gensim构建word2
7 @3 e3 V" f1 F5 }/ q3 t: H7-4tfidf原理9 w& y$ S E) |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 }5 `% X, ~% q
7-6GAN网络结构定义
. C* F- |& r5 d1 I- Y% M% y1 y7-7 Gan迭代生成
: H' `; r( P1 q4 `7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) R8 ~& c" @' Q
7-9DCGAN网络细节
$ R7 V7 w0 v! F8 h8-1 RNN网络架构, a3 F( s( D# V5 s4 Q
8-2LSTM网络架构
7 [: F4 N( ~/ q% T8 \; M8-3案例：使用LSTM进行情
C9 e. }9 U0 \! P6 x. p8-4情感数据集处理
2 {" Z4 e9 `& |3 ~8-5基于word2vec的LSTM模型+ R: t! Y' ?+ h8 W0 n) U
8-6趣味网络串讲（数据代' u# x. W: {) u- E8 X+ D9 H' V
8-7课后讨论版
$ N- \7 m ?+ ~' t% W) ~2 X7 d
0 g0 b! M% S9 j. H4 S
0 y H5 p7 \% }1 {. |: p〖下载地址〗1 Q* O2 }! {& I& u! W
d+ p8 g9 d4 E0 S. I
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