$ s7 `( B6 c2 n; R& W3 {- |# E, S! V, e7 z+ h
〖课程介绍〗% p% _6 b" o) }7 k/ U
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( D# f! n2 m; g" ]% k7 n1 \5 N0 c" Z. _
〖课程目录〗
- _4 V1 k9 w" z) }3 z1-1课程概述与环境配置
( B' }: z# z( Z6 K1-2深度学习与人工智能概述7 K% t9 ?& r) R. W: F
1-3机器学习常规套路
6 L0 j* m9 b* p# H1-4K近邻与交叉验证
# k3 v/ s( |' A7 ? M" Q1-5得分函数7 y; E- ]6 H$ N# O: v& q
1-6损失函数( O# j4 Q4 P5 F3 J, h
1-7softmax分类器8 b9 t2 L, G/ O
1-8课后讨论与答疑2 c$ S: D4 f: Y3 i" [+ u. X$ R
2-1梯度下降原理-) ]& X" O) y9 o& i( b1 i' x, F
2-2学习率的作用-( D8 }9 A" _# {* v& ]
2-3反向传播-8 N* B( R4 J( d4 S I, J3 k0 {
2-4神经网络基础架构-4 s; {' z# P. ?
2-5神经网络实例演示-1 D! q. \6 Z; P# z; k, @ l
2-6正则化与激活函数
' c# G& G& F9 V0 a2-7drop-out Z' L3 d W! ^: f: q) d0 p
2-8课后讨论
X- U* G" _1 } n7 i: ^3-1tensorflow安装
! e1 z9 t! _% j" U# g' i3-2tensorflow基本套路+ Y% C8 b* E8 i8 b4 H/ k
3-3tensorflow常用操作
; c( H) M6 @# w. A' }; h9 V3-4tensorflow实现线性回归
: \) k i0 r& N& P3-5tensorflow实现手写字体
! f. L5 N ^. u/ O% D8 F3-6参数初始化
" ~- \$ n$ N* [8 R7 |* d" R3-7迭代完成训练
; v0 J8 z8 E( d$ S& {! b3-8课后讨论) _, j- w/ h2 M7 _2 A! |6 T3 H3 _( D
4-1卷积体征提取
( ?; n- u% x* T4 x4-2卷积计算流程
, f" Z' P( t, ^; `% W4-3卷积层计算参数
$ u0 Z9 n! m) @: g! T4-4池化层操作
) v2 Q" l4 W! @: n4 l4-5卷积网络整体架构
3 m/ r; ^5 G4 p, z0 [4 A7 j2 T4-6经典网络架构8 s8 w' ?1 G9 G, a" g6 w" g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: d6 m! |, s. T* x. n# d
5-2使用CNN训练mnist数
; D: o" U4 f: E& E6 @5-3卷积与池化操作! {2 \) d# n* J+ R' H7 B
5-4定义卷积网络计算流程, Y) }) k( e1 c" W2 O4 X4 j E0 t
5-5完成迭代训练/ d5 b) D* C3 K/ N4 \
5-6验证码识别概述
/ I/ m: {5 X3 f5-7验证码识别流程: w6 z1 F/ R3 y. F" b! o
6-1自然语言处理与深度学! w: m& o! h7 l* p' t; p
6-2语言模型
! } S7 G9 X0 j, i# W% S6-3神经网络模型
/ k7 K. U! U4 \5 M. f6-4CBOW模型! h8 p, q: t- [7 ^5 D I, D3 `
6-5参数更新4 m/ E( L1 |8 J6 L6 j, y
6-6负采样模型+ a, B/ r+ }) i( b1 \6 g5 N
6-7案例：影评情感分类(数据
) U* R7 x( H; t7-1基于词袋模型训练分类器
7 r; G4 W5 T0 w7-2准备word2vec输入数据4 m" m( @: w" I- F7 h
7-3使用gensim构建word2
8 D W) v- {9 F/ n L0 c7-4tfidf原理
% I. G s) r$ c* ?0 y1 d- J6 I7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% h& g5 d+ G8 d0 Q! V2 \7-6GAN网络结构定义3 ^9 s ?0 ~$ I1 a7 U+ X
7-7 Gan迭代生成
& ^# v' ~7 W/ B- y6 L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 e* k" Z# }7 ?3 x8 b( e% B7-9DCGAN网络细节' i, N% L7 U! f! j( n9 x: V& `+ Q
8-1 RNN网络架构7 I7 c7 H2 F, K0 F, P. C
8-2LSTM网络架构
5 I3 m5 _ K& r; H; g8-3案例：使用LSTM进行情& \( u- _8 S1 Y& \! }
8-4情感数据集处理
4 k) o+ l3 Q) n- }4 o7 ^6 S* E8-5基于word2vec的LSTM模型
+ S" P% i& } s2 e) T$ e/ ^8-6趣味网络串讲（数据代5 U) ~# Y* O3 D- y
8-7课后讨论版
& ^) R; [6 l: p$ {* s8 W! a% p) I$ |2 ?
+ G: I7 t, m6 K% m
〖下载地址〗, O2 G: T0 z' U: L# ]# E# A
/ l9 o# ]5 Q# _
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