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& R+ z0 R6 X' Q, j' q
〖课程介绍〗
8 ?& F$ \* e6 c0 X7 l8 Q3 m, L/ {此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
* I) J2 A( d+ \" Z6 }" [
+ N* |* c( k3 K2 k' f! K〖课程目录〗8 o: S! Q* }* s% P2 ?
1-1课程概述与环境配置
% D& p0 P2 r% P' x' W1-2深度学习与人工智能概述- z3 ?; s) ~6 `. w5 i- T
1-3机器学习常规套路) e8 g+ @( d8 g; ~
1-4K近邻与交叉验证
% R. [& I9 T9 a3 B; V& A6 Y1-5得分函数
/ f* y8 |8 b% U+ m3 P y1-6损失函数% }* _2 t0 N: F+ \3 c, ?
1-7softmax分类器
! \! C7 e* G: H( I1-8课后讨论与答疑
: d/ A; P4 l- F- b, ~2-1梯度下降原理-
- T: P7 m f/ s7 r8 @ y2-2学习率的作用-& c: \6 `+ F& V! G) W X4 c( s
2-3反向传播-; v( u" a# \8 S" n* H1 J' C
2-4神经网络基础架构-8 `0 R* {+ s, u6 v. K+ E2 k
2-5神经网络实例演示-
3 A( q8 w# ?+ K# w1 z! s2 M2-6正则化与激活函数+ q8 S) D0 r; y7 ]4 z- x* ~) |( t+ P
2-7drop-out
3 d/ G3 v3 Y5 m2 [' T2-8课后讨论( _+ Z' T* T, I" O. }0 d2 e: e
3-1tensorflow安装
* _6 U7 G+ f) [3 {$ b: s: n3 ^9 y3-2tensorflow基本套路% \5 X" n3 F# N5 w/ ]% C' r7 K
3-3tensorflow常用操作! k- F4 Y6 h, R+ T
3-4tensorflow实现线性回归
" X9 d s) \& A8 K- L- z4 e6 E3-5tensorflow实现手写字体
* }9 k* i2 F$ w8 f7 r3 R1 R3-6参数初始化 ? V' ^3 u! e& `) n
3-7迭代完成训练' X: G5 y. c& j3 K$ W' Y* W+ I
3-8课后讨论; |; A; \3 X- n
4-1卷积体征提取
6 K3 K- r- P4 R# x4-2卷积计算流程+ t( H$ u3 s7 ^# G9 g
4-3卷积层计算参数; `. h l3 Q" q$ `+ L2 F
4-4池化层操作. ]' C8 G2 {" ~% e5 ^" C
4-5卷积网络整体架构
, |9 {2 q% r5 ?, g6 J, J/ d8 i9 {$ k6 U4-6经典网络架构" P6 l1 w/ S, w9 _5 `/ O. s
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 z c; U7 t9 {5-2使用CNN训练mnist数6 Y2 M( F* I/ @3 L- y2 Y! k" G1 s' _
5-3卷积与池化操作
8 T, s' ?7 z$ N8 s# ?( j4 K9 D5-4定义卷积网络计算流程4 Q6 t# W8 X1 \. g' h
5-5完成迭代训练
: ?& W8 U' M- E; m4 t5-6验证码识别概述
' V: `( \# E$ ?: m+ `9 z# n! C5-7验证码识别流程4 J# y" ^. j+ v) x% f! k( D$ E9 [: w
6-1自然语言处理与深度学; S, p$ B" k" E' y
6-2语言模型7 F+ u% ` U) J, q
6-3神经网络模型; z9 G/ o# K K0 b& }
6-4CBOW模型
! A/ _- x- V7 E) B) m( C5 x: M6-5参数更新
2 V' `3 [) j1 c! ]6-6负采样模型& L: j3 D+ \" r
6-7案例：影评情感分类(数据$ [$ M" y( c* t
7-1基于词袋模型训练分类器
9 g# `( v0 m! V7-2准备word2vec输入数据
3 F1 y! [/ Y/ g2 H# b' J! w7-3使用gensim构建word2. m7 \, n# u' Z) y
7-4tfidf原理: d7 g# i% U7 K' g! N
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- h( x/ i4 p1 g# v3 p' p
7-6GAN网络结构定义
u; U5 e: E4 Q5 V" t4 Z3 S, y7-7 Gan迭代生成
: O2 P4 l! ?+ V( k7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. K5 [" Q' Q% _8 w( o5 I7-9DCGAN网络细节' W1 W: p8 G% k5 z/ h e$ m- p- u" D i
8-1 RNN网络架构
" D3 K! n6 d6 H0 y% R) H s8-2LSTM网络架构
7 j" R' G5 I' b+ c/ |8-3案例：使用LSTM进行情
! f% V9 d7 D. H8-4情感数据集处理
7 a, I k% g* v* z8-5基于word2vec的LSTM模型
4 u. i/ u6 J) \. i+ b7 _9 [) C8-6趣味网络串讲（数据代$ M8 i( Q% r- S. F g, D
8-7课后讨论版, F8 |2 Z) `0 _8 v* F1 G L
v- I, t/ R- U0 \! d: I8 T! i
2 l; E9 a! M: h- m; x, ?〖下载地址〗
4 u6 J& j/ R% d9 b5 x* w7 g& H! X
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