4 C% K" v, }% S# c N! A A7 D1 R2 h" Z% f) ]0 w
〖课程介绍〗
2 K# C T) C6 F/ B1 g0 @6 N$ |此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; V4 i3 _- y7 z4 G) c _: R
9 K) v2 t. A+ o〖课程目录〗
0 C1 ^: p0 }. C1 U1-1课程概述与环境配置; C$ F9 h; c+ i
1-2深度学习与人工智能概述
t& Q/ u+ {8 c! @( c1-3机器学习常规套路0 z3 h# z9 y& o3 `( c0 V
1-4K近邻与交叉验证9 G& d7 q, j2 O
1-5得分函数
3 G6 r e1 o% p( u" Q, O& a# n1-6损失函数% A$ k( b, A% {* P* v6 M/ Q
1-7softmax分类器. d& O; ]' X% }0 F& E7 k$ O3 L2 L$ h
1-8课后讨论与答疑
! R9 h" i" `9 C: d$ W) |4 k* m& n' Y2-1梯度下降原理-0 G, e; L& g- g9 O0 s! m, Z- p
2-2学习率的作用-) Q1 j5 Z1 S3 y
2-3反向传播-0 j# B8 o+ a; {' g1 {. `% M% X5 h
2-4神经网络基础架构-
+ g; N' O8 N5 j5 \$ s( z2-5神经网络实例演示-1 |+ B; @# e Z- z: M
2-6正则化与激活函数. o. w' \/ c: t4 c2 X3 f0 k3 G
2-7drop-out7 ^" n# s! g r4 _( S4 }0 ^
2-8课后讨论4 k; h. ~3 w+ d2 y' R7 l
3-1tensorflow安装
% }( n Q& ]$ D) F, F" I. G$ H& j" p) C4 _& T3-2tensorflow基本套路+ m. q2 o) g. q2 n) j: ^
3-3tensorflow常用操作. g, C1 a! J7 R9 I
3-4tensorflow实现线性回归
7 i2 c; y+ j9 b# V2 [/ Y3-5tensorflow实现手写字体
+ E+ q$ z5 \: y4 E3-6参数初始化
, v" V- g4 o& r' e m6 R: N5 Z2 b! n3-7迭代完成训练
3 ?, f( x, i0 Z$ I. t" ]3-8课后讨论
, _& c1 ?$ S" |+ A8 G% ~3 G4-1卷积体征提取0 w( r# J8 b; w4 C: s; d8 t7 X; J& n
4-2卷积计算流程
4 d# a1 k( ?3 F2 V% e4-3卷积层计算参数
: k7 N, \6 I" D/ S, i- L$ N4-4池化层操作
" o1 q. [! ^. X- G1 w. q+ T4-5卷积网络整体架构5 {" n% U" z3 i& C8 g7 h
4-6经典网络架构
0 M& r/ J3 Y0 L: J/ N5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& A: y2 D* ~& Z( w) R
5-2使用CNN训练mnist数" k" n/ w% H9 H; x1 v% d% [5 y
5-3卷积与池化操作
( F+ p+ Y7 ?+ a( U; n/ a1 B5-4定义卷积网络计算流程
* A T: |/ F2 [3 g5-5完成迭代训练8 h5 K) J8 x9 c
5-6验证码识别概述/ ~8 F3 e1 A+ A" `) {
5-7验证码识别流程9 J$ q# E/ y$ b0 V
6-1自然语言处理与深度学6 P1 a) G, K! Z
6-2语言模型
- B3 E$ v; N( A ~6-3神经网络模型+ n# [3 S1 o2 A: Y% c
6-4CBOW模型
5 G5 O% l7 Q g, a6-5参数更新& F1 W1 ]1 f% P2 T0 f& L9 Z
6-6负采样模型' [+ u' E3 Z4 A' Y, }
6-7案例：影评情感分类(数据
8 g9 [2 Y0 Y$ n& R5 n7-1基于词袋模型训练分类器
6 X+ F: ^, Z* p' O& G4 C7-2准备word2vec输入数据6 W. S; x# P4 p0 N/ f5 a# l
7-3使用gensim构建word2
3 V/ d) d5 V: \$ W' ?7 W# ?7-4tfidf原理; M7 C0 F U2 k9 x, k- F$ h
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 L) I9 u x. y7-6GAN网络结构定义
$ e* H0 Z' L2 U7-7 Gan迭代生成
* z' I1 A3 A2 W' e7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& A3 y- f& l1 @. A% d0 q7-9DCGAN网络细节
' P. J5 Q F5 Y: y) s# z8-1 RNN网络架构3 S: w% e! Y& H' t: X
8-2LSTM网络架构
9 a, s+ n2 V) Y* A7 K8-3案例：使用LSTM进行情: u: T6 l t; T7 o9 x+ _% D/ m
8-4情感数据集处理& `% F* {- a0 l6 a$ v
8-5基于word2vec的LSTM模型
0 r) {+ L' _: L, y8-6趣味网络串讲（数据代
: p2 u: V* i4 ^1 X+ T8-7课后讨论版
) T3 ~* U2 ?0 o; N& I
5 D$ h" O' T1 U) Q0 y0 ?
- N, O2 P- @ T- x9 v9 D1 U @* u〖下载地址〗
/ C2 x0 t P8 z, p% X1 j$ y6 b3 U# I. [' j* d# J0 f
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