3 p1 _# I0 b. v& a+ w. [6 O B6 b$ c$ U/ G3 X) h7 I
〖课程介绍〗
& M/ g0 j4 e- p此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& ^9 g8 R$ S, g; T1 f+ K
! }7 H& g$ H2 x. [〖课程目录〗+ ]2 ~8 [$ s, F6 R$ X# P' Q* p
1-1课程概述与环境配置
& c5 }8 g; O. z ~. s p, r1-2深度学习与人工智能概述3 J% r) Q3 ~& p$ G& F; G! e
1-3机器学习常规套路
9 w/ @- N" {0 S; d1-4K近邻与交叉验证
3 L9 M% j/ U& } v" A1-5得分函数2 o4 ^! M$ Q0 K$ {! Z- x
1-6损失函数3 ~3 Q: i6 U: c6 z' z
1-7softmax分类器" t8 i* a2 W4 e+ }; u/ G% v
1-8课后讨论与答疑
0 G; _4 S- C& A7 i; F K' b9 q) Z& h c2-1梯度下降原理-
9 e2 O/ `: V9 J" u; O, H2-2学习率的作用-1 c4 \% n) V( z
2-3反向传播-1 e1 d; `5 x. D4 t7 m# ^
2-4神经网络基础架构-" r, |5 Y; C; x K" D3 J
2-5神经网络实例演示-. G& y* S m) i( y- J8 }
2-6正则化与激活函数
4 g p0 s, |- _2 a! p' q# ? e2 r/ m# X2-7drop-out1 R- P9 q$ g# w5 V0 C
2-8课后讨论
8 x- T) B/ g) @* l6 i3-1tensorflow安装& y% h/ s: E1 J: z! a7 ?! w
3-2tensorflow基本套路0 `# O$ K1 _) v( t9 h$ O
3-3tensorflow常用操作
- t* M4 e1 N( }3-4tensorflow实现线性回归
5 P; W' _+ j$ u3-5tensorflow实现手写字体
" ^- \1 B- ?0 [* X& K5 T3-6参数初始化5 b5 ?0 p5 Q- D1 G- m/ |' O4 W
3-7迭代完成训练
, P- L& d; x* W& D4 D9 _8 ^3-8课后讨论0 @+ M+ O4 x A6 L6 l5 K5 E. J0 z
4-1卷积体征提取0 Z3 ?4 m* a8 @5 s
4-2卷积计算流程
) x2 Z) l x4 @7 `# ~" `% T6 b4-3卷积层计算参数) P, u1 \- I9 o' }! E
4-4池化层操作* m- R# g/ x1 V" k0 Q( r; {5 N
4-5卷积网络整体架构! P' ^( r# e6 v. w
4-6经典网络架构1 t$ r2 S- s0 F" ]) Z. Q9 B
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 ~* F0 ~. R2 [" F: d2 v7 f9 q
5-2使用CNN训练mnist数$ U! ?% F* ~3 z: S2 D) J. h$ w; A, i
5-3卷积与池化操作
0 y2 g J3 B8 U# U1 r6 e4 v5-4定义卷积网络计算流程
/ e8 n- T2 m& G* j/ ?6 a! [- a1 J ]5-5完成迭代训练
! W, u( M! F# b# q5-6验证码识别概述) P4 C* y) U5 u' Y3 k* j e$ L
5-7验证码识别流程
5 t$ K- f% _6 L5 k8 Z* D* l6-1自然语言处理与深度学
* h6 Y, C/ \6 u& u2 t/ m6-2语言模型1 } |7 E$ K5 t
6-3神经网络模型
' q- E. B7 t( T/ _7 A* z6-4CBOW模型
1 M0 p! ?$ W2 Z/ r5 e! N- W6-5参数更新9 ?; m. K% ^1 Y* N. Z
6-6负采样模型0 a G6 @' a [2 d1 W: j: D
6-7案例：影评情感分类(数据
$ Z* P2 S# R3 H7 O7-1基于词袋模型训练分类器
]$ U* |! Y8 @7-2准备word2vec输入数据
/ v# c, U0 A$ X Z8 k' F7-3使用gensim构建word2
& {. z5 l" F$ f4 P! U! c* I7-4tfidf原理
5 ]" ]$ ^7 i1 ?3 `: N! Q: _7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 \! `" r2 Y5 O
7-6GAN网络结构定义6 X2 M3 _5 x+ A$ b
7-7 Gan迭代生成
! U: Y. Y% q- }. @- K5 E& ?" b7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
f! d2 r, `! G* {- p& Z7-9DCGAN网络细节
, n# t' \& v; v8-1 RNN网络架构
# v/ G7 {- c8 @2 d6 ]3 `8-2LSTM网络架构
9 }$ C3 m' w$ m& H, [( s; w8-3案例：使用LSTM进行情* ]& P* O* n) \# X3 a. ?% ]$ `
8-4情感数据集处理
7 p6 Z1 P, ?3 _* ]8-5基于word2vec的LSTM模型
7 F5 k z* H& u. B+ t9 `8-6趣味网络串讲（数据代
2 t# B q* X2 q8-7课后讨论版
2 A/ x1 C: H9 u7 @) j7 v; K w ]4 ?# b2 T2 P+ a: h2 ?
! P8 d$ t2 w9 O3 s6 f% J, V〖下载地址〗! h1 \; v8 B; T" Q
* @6 w( F! g/ o/ W+ B
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