$ |' h& B* B9 k- i+ W) \8 t; Z: n: d. Y, E" l$ K* h
〖课程介绍〗5 b+ { M4 r }! Y# 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
' E t* R0 Z L+ Z9 t/ g" p/ G y/ ]) a r9 e/ A
〖课程目录〗' P0 _$ X6 M3 X4 h% K+ R
1-1课程概述与环境配置
/ K0 k" ~0 P7 Q2 I4 h, k7 m, R1-2深度学习与人工智能概述+ n1 N0 m T: W+ b5 c
1-3机器学习常规套路" v- Z- [- r7 i9 l* _: B
1-4K近邻与交叉验证
: Q& F" B- X2 n/ i1-5得分函数9 J, m* s; a, C3 H
1-6损失函数
/ C' R# @1 x0 I& G1-7softmax分类器& {: t) w+ P! Q, S
1-8课后讨论与答疑8 i; ~+ C+ n( F/ I& V; S0 I* `$ G
2-1梯度下降原理-
, h% V- g" K T+ r1 Z2 I! y2-2学习率的作用-
6 b6 K8 G! ]& f Q1 d2-3反向传播-
! d* C& I% A8 e2-4神经网络基础架构-, O1 m. o! D5 M
2-5神经网络实例演示-! s# v6 C0 I' @7 d' ]
2-6正则化与激活函数& ? y2 Q9 D% I @$ Y) o
2-7drop-out
! ^$ m& |# j5 E2 ~- B% m2-8课后讨论
j* M) [# b: F% U/ I7 W3-1tensorflow安装
! F: [* Z; @9 t, X% S6 T3-2tensorflow基本套路
- O: j5 c) W) [! h: r5 g7 D3-3tensorflow常用操作
" O/ ]& d9 [8 N, y3 }3-4tensorflow实现线性回归 c2 I" Q! c" J5 L
3-5tensorflow实现手写字体
4 J& T/ o; a1 \& @3 M3-6参数初始化! ]+ j! D2 y: c1 Q3 {; {
3-7迭代完成训练
4 ?: S: P) Q: L- i( u0 F0 g3-8课后讨论, U+ F/ P: w% }1 C
4-1卷积体征提取
# s1 d$ c- M* o5 s8 ~/ G: ?4-2卷积计算流程# O! _: V8 \$ g' `0 h8 ]
4-3卷积层计算参数7 ?* ]# q# w6 a; B/ m
4-4池化层操作
0 Z4 c" g* r; [; `. N) Y4-5卷积网络整体架构
9 }- [+ L5 Y$ @$ V' a; b! z! ]4-6经典网络架构
' [2 U% p0 f w# s5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 G% u6 o& F, @+ @- U. x5 j
5-2使用CNN训练mnist数" B7 F3 s3 }3 A! }
5-3卷积与池化操作' U( p/ ~- ~2 u) c x' a
5-4定义卷积网络计算流程0 X: D4 h* t6 C+ O7 x+ I/ T
5-5完成迭代训练
& G- h6 B! q, A5 o& @5-6验证码识别概述
4 X; O( @" @6 C! O! [3 w5-7验证码识别流程0 Z5 f1 a' e9 U' }* }1 n2 O
6-1自然语言处理与深度学1 T D: y) \0 A. ~
6-2语言模型
. B6 [% W) X. N1 [! n# `6-3神经网络模型( p% K% f" b3 T1 o6 f
6-4CBOW模型
- P- J- F# K7 z6-5参数更新: O( }& r' O+ h/ a; W, v; g
6-6负采样模型- ]$ J! x( T2 Q
6-7案例：影评情感分类(数据& G2 Z6 g9 D1 M& W/ S: @3 P& P
7-1基于词袋模型训练分类器
8 J( ^! l: P# x: t6 V- W2 M7-2准备word2vec输入数据
0 O5 B8 F8 e+ ^/ h/ X7-3使用gensim构建word2: v* @8 e* ?3 ~
7-4tfidf原理
0 b, o0 N1 m; X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 f' {" F- u9 K o5 `
7-6GAN网络结构定义
, Y1 _6 \; D/ V& Y) l/ P3 R- I7-7 Gan迭代生成6 ]8 W: L+ ^9 O: g4 f. B
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; \* A( \/ t V
7-9DCGAN网络细节
: `# z# m# e; J L! u, B4 x4 f4 g8-1 RNN网络架构; g. w- f9 o6 \; f3 Q
8-2LSTM网络架构; v1 ^6 J4 C9 C' j( z( [, I( k& b
8-3案例：使用LSTM进行情2 e) ^6 X* j, Z+ O* Z6 L
8-4情感数据集处理
7 c6 J9 g3 R) u8-5基于word2vec的LSTM模型
* \* o0 H; @2 Q8-6趣味网络串讲（数据代
; n3 \* a" m: D$ ]$ a8-7课后讨论版
2 k& P6 @! P. Y, G2 Y! ~0 y3 n: P3 J& C. Z, ^
, V0 n- x. } S/ J) l; \〖下载地址〗
! s0 h6 V: P6 Q1 S p# t7 B% Z0 o6 K6 |# A, s
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