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; V1 i( J# E2 l' a〖课程介绍〗/ P* ~ o& p5 E4 P6 W% W* Z7 L( A
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ x1 b4 g$ X# l3 F
; }* e3 T, q Z* {0 C: v' ?) i) @
〖课程目录〗9 q9 J- k) m" ]! M z" K; F
1-1课程概述与环境配置
8 H% H' f) N' v: a+ s4 q _1-2深度学习与人工智能概述0 v* X, T6 ^% ]1 L, |/ B
1-3机器学习常规套路
3 N) ~/ G" z2 ^3 K g: v1-4K近邻与交叉验证
( A1 A2 |; j) A" i. Q5 f1-5得分函数% |0 w: `! @! E
1-6损失函数
9 P' }, `" G% s* }+ U2 A0 j1-7softmax分类器4 M) ?) [; X o# ^: `- A' Z7 }
1-8课后讨论与答疑
# w/ G: C7 ^4 U" I# k2-1梯度下降原理-3 p y7 g8 n0 f/ J+ A+ [' f& V1 w9 n
2-2学习率的作用-
( T$ b% b r9 V, w- O. }- _9 g2-3反向传播-+ f b; G4 n, B
2-4神经网络基础架构-) y6 x, G- S9 u- H, ]
2-5神经网络实例演示-
' d' u" Z6 H0 s n2-6正则化与激活函数& \" \. y- b5 k( W% }, _8 x. v
2-7drop-out6 C! z. E/ {6 O9 |, M. [
2-8课后讨论
* V" S" D7 w& Q6 Q3-1tensorflow安装
5 s1 Z6 g- z; m0 S9 ^7 f3-2tensorflow基本套路
6 H0 m- g# ?) @3 }1 y. Y3-3tensorflow常用操作; t9 S$ C( h- r, b" q9 L6 q
3-4tensorflow实现线性回归' @( u9 u# z2 {& t4 c
3-5tensorflow实现手写字体
8 i5 m7 ~! E; K. M3-6参数初始化
/ a4 O* W5 V$ p* K+ v3-7迭代完成训练3 o/ Q5 h4 _- u* _! l# n% Z
3-8课后讨论
4 P; R+ S8 N/ p H& Y9 s" O$ x4-1卷积体征提取( _" O7 ?: A G, j
4-2卷积计算流程
% f( u+ i2 R4 v5 W" F4-3卷积层计算参数! z$ t' C9 T5 B% O
4-4池化层操作
6 P8 n) w) h: [: o4-5卷积网络整体架构
5 l2 V& |, V9 ^4-6经典网络架构
' O- E; v7 s$ U1 _, r' f4 w% n, g5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 M( p# K: K; ?! ~/ g; B r
5-2使用CNN训练mnist数
& r$ q5 y& d T9 h- H8 t* E5-3卷积与池化操作3 E2 K& j' D6 x
5-4定义卷积网络计算流程
0 ~% j$ h8 P& H$ g9 T! N6 J5-5完成迭代训练( \$ C) f* F$ I2 l
5-6验证码识别概述$ w- ~' `1 g/ ?# a- d6 {8 e6 b
5-7验证码识别流程
7 F. c) I/ U" o7 S" y' M6-1自然语言处理与深度学
5 H- m+ `5 o* H. A5 U2 l( I6-2语言模型7 r( r5 {5 n0 ?: p& b
6-3神经网络模型
5 i& Z+ s/ e# n( C7 O6-4CBOW模型
2 _! L- P$ \# p6-5参数更新5 ^3 r/ a9 m+ ~
6-6负采样模型
1 U, b; c& I5 h( h* d6-7案例：影评情感分类(数据! X1 b( y$ D9 L# o$ B% m) d
7-1基于词袋模型训练分类器
" U+ r% y! s; I- e7-2准备word2vec输入数据7 M, L# |4 M' s0 A3 B: f- A3 e
7-3使用gensim构建word2
" e1 d8 b- U! m7-4tfidf原理) B) S( d6 w4 g6 s7 P. p1 V
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 k5 Y* i8 A1 P) k
7-6GAN网络结构定义' Z* n+ K$ {- Y0 Z, x! G ^9 @
7-7 Gan迭代生成, z( P! Q/ |, H2 _% x, r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 W$ u* }4 j* ?4 q( R3 {+ |
7-9DCGAN网络细节
& U- B* P6 x$ y8-1 RNN网络架构
; z! W2 w8 K% [8-2LSTM网络架构
^: f7 O& F4 h. @8 U8-3案例：使用LSTM进行情
: w7 r* n6 Y2 P# Q8 o, s8-4情感数据集处理+ K- b' H3 I( a" u" g9 \% H! s
8-5基于word2vec的LSTM模型* z9 q6 |5 ~9 D! H- p
8-6趣味网络串讲（数据代0 f9 I; j& r3 _9 \* K, [' s
8-7课后讨论版0 G9 L8 ~% a9 O" D# r- |
( M1 s) t9 | V3 Y
1 N M9 g5 l2 w) S, z3 ^2 @: q$ F〖下载地址〗
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