0 ]1 O, Y$ h, F7 x9 Z4 Q8 I0 z
8 P! X* [0 |: E: i. M$ S〖课程介绍〗
; Q* Z; g# F+ s; ~9 {此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, Y# w! i; p' W
2 M/ T4 N, w, h7 ?4 [1 S. c〖课程目录〗
* }& f" E2 K3 V) `6 a1-1课程概述与环境配置
( w- |4 h9 ^: m+ ]1-2深度学习与人工智能概述
: J; V. z4 i& c" z! _' J8 X* h% z1-3机器学习常规套路
5 u9 n- [# Y2 J6 k: _1-4K近邻与交叉验证
! R3 N. ^ [" h7 p1-5得分函数
* N% Q% l. p/ V& f& S- c2 e+ Z1-6损失函数
! w9 o7 C X( |, }' M4 v8 `' N' d$ V1-7softmax分类器8 |7 r8 R w' I" {& c
1-8课后讨论与答疑
- ]* J: L/ S- n# T" u) n) k F2-1梯度下降原理-1 t: l! j& B, l* b- J3 \6 S4 i* Y" @
2-2学习率的作用-
# H2 U, E( c8 q4 w+ e5 j2-3反向传播-9 a* @+ h+ z' r7 ]3 P/ e
2-4神经网络基础架构-5 ^' T* S- ?& z A7 J8 c
2-5神经网络实例演示-6 _& a& P8 @- v4 B) r
2-6正则化与激活函数6 c' N! X9 ?0 n! ]. R
2-7drop-out
0 e+ q6 U Q! {2 N% X2-8课后讨论. [; `5 o- y: W- z
3-1tensorflow安装' N3 w! ]8 q+ b" X( M: W% `
3-2tensorflow基本套路 r7 i* U6 D: b. L. `8 D$ k
3-3tensorflow常用操作
0 V; i' v$ T: A4 b0 s3-4tensorflow实现线性回归8 ]4 H9 K2 O" U6 Y( ~5 T2 c
3-5tensorflow实现手写字体* m( m9 b/ b- ~2 v, f% p$ R% O* m
3-6参数初始化( i* n1 @' T) m K" j$ n
3-7迭代完成训练
4 R- d8 L' O! B( q0 j6 s( E3-8课后讨论
1 A/ G- `- I, I+ ?4-1卷积体征提取6 ~3 G" c1 Y0 X) g% Q
4-2卷积计算流程- A8 {: j9 D( ~% w3 v4 a
4-3卷积层计算参数9 Z9 S$ W2 `- T0 j: k7 F j
4-4池化层操作# Z6 x1 x2 r% r) l/ r1 J$ V6 M1 b: _" s
4-5卷积网络整体架构
+ A& k! H" e: b1 |( b4 ~4-6经典网络架构
" w6 y. J* J! L( d" l& w5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
" F/ J, S5 X, j4 Q. Y6 m) a$ l8 I5-2使用CNN训练mnist数" o2 p* J1 ?4 z5 |, [! A
5-3卷积与池化操作$ \& F. c' S; F
5-4定义卷积网络计算流程
`# u/ i% W; D8 l, b: I5-5完成迭代训练
, r$ u _8 R) u# X! c8 t4 M) _3 A+ R5-6验证码识别概述" z) |# e2 g8 [$ d5 }6 r, C
5-7验证码识别流程
& { }( q& l4 Y0 C( v, [6-1自然语言处理与深度学1 {& z$ L- ?: X! I" ^$ ?6 x
6-2语言模型- L6 b# A! l5 m* ?- n4 A2 a, v5 k
6-3神经网络模型' u$ C, t& x' }8 x1 R3 Q# z/ [- ^
6-4CBOW模型
3 }6 x0 [* M3 P0 ?" D! r6-5参数更新" t; J) n* R3 r8 E' V
6-6负采样模型, \! V! A0 P/ l0 P- R
6-7案例：影评情感分类(数据0 _3 p+ }0 D4 D- w o4 _
7-1基于词袋模型训练分类器9 x$ {8 p( s d2 h; M$ _, F
7-2准备word2vec输入数据! I: X3 K0 A/ n7 y# l8 @
7-3使用gensim构建word2
! }0 n& G" I& b! a2 i7 v( `7-4tfidf原理% C$ k2 x% [6 g
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& x1 G2 K: F6 T6 |0 x0 ^5 m" F# d& @
7-6GAN网络结构定义6 @" p& v+ b; L/ W5 ], j
7-7 Gan迭代生成7 c- K% w) Z4 P- s: T+ A7 L
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" z/ o+ x1 Z/ V1 w& A+ q
7-9DCGAN网络细节
e* X, R! j. j% b7 j5 Y3 u7 a0 \9 q) f8-1 RNN网络架构
: }/ i* ?( i1 v, J+ k% m! I" q8-2LSTM网络架构
4 s; o$ P$ P# l. V9 e8-3案例：使用LSTM进行情
& N5 V5 b. c# y* s+ Q4 j8-4情感数据集处理
3 z$ K, S& ?' G6 f( B4 Z8-5基于word2vec的LSTM模型8 f% E4 ~5 X/ { Y; r1 A7 g7 ~3 ]
8-6趣味网络串讲（数据代: m& ~( E5 l6 y J* `$ \9 ]
8-7课后讨论版
8 j. }; @! V9 Z) O: b: d# K% Y: }# R o- v7 h% [, f
/ z! D% |) |5 m〖下载地址〗
& a7 w8 N+ t, g4 e& x9 a/ v0 o: L2 Z7 e" g6 W/ v
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