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6 Y' E* A1 y+ u1 P% _+ O! s〖课程介绍〗; e `, C G3 |$ o$ t4 e
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, U+ e A( G( g* ^' f/ V+ x
6 I' j- J2 ~( ~5 `# q4 { \
〖课程目录〗
8 ^( e0 W1 X$ A2 \* W1-1课程概述与环境配置
4 Q0 j# ?) V6 V# G J# S4 Y; E+ p1-2深度学习与人工智能概述
- y5 J3 k6 M: _1-3机器学习常规套路1 t- b* ]" H1 \9 g8 [, ]# \
1-4K近邻与交叉验证$ _3 C9 ^9 [2 C3 r8 d, T4 X: v
1-5得分函数
' L& d2 [: u! ?1-6损失函数5 B. n2 r8 c) r( s, ~7 \1 O% A- O, j' N
1-7softmax分类器/ ?; Q7 N! Q8 \# h+ @; E5 g
1-8课后讨论与答疑' x5 y4 {8 y7 p1 ~
2-1梯度下降原理-. T7 E4 A- R/ \; y5 I
2-2学习率的作用-
, g. |& v6 c! H( {( z/ P2-3反向传播-+ | s" X8 [" c/ e! \9 X
2-4神经网络基础架构-* _* Q, e* ^. A! \; Z: {5 m
2-5神经网络实例演示-+ Q* u1 {' l1 E; z
2-6正则化与激活函数
* @; t) y2 C) d; [1 S8 b& f2-7drop-out
! g# ?* c8 g) T2-8课后讨论/ }4 ?8 g4 U; l. D# ?$ I) p
3-1tensorflow安装* m6 \8 c0 M. G% U
3-2tensorflow基本套路$ ? b0 N- \6 V# H* w; y: e
3-3tensorflow常用操作( i2 f: {" |" R$ g# J
3-4tensorflow实现线性回归3 T7 v9 ^& ^0 u7 n3 L( A( l2 {+ j* k
3-5tensorflow实现手写字体
o2 {8 v9 o t6 f8 G/ M3-6参数初始化
: t9 ~$ Q, Q. O3-7迭代完成训练
) H8 r/ w0 z) z- o$ ?3-8课后讨论
' E' \4 S9 y, t+ g0 W0 O1 s6 ?4-1卷积体征提取6 R# F: d3 \9 [, N" X
4-2卷积计算流程
3 |/ u1 h# y1 ~: f3 k1 e4-3卷积层计算参数3 Y7 x6 d7 ?) ]. N/ y; T
4-4池化层操作- C( {' @1 `7 ^1 t
4-5卷积网络整体架构! z' y# |# ~9 O- D" F
4-6经典网络架构
) q% A2 R; x5 i. u5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 i" e4 y! @6 H' a# W8 j
5-2使用CNN训练mnist数
# Z' m. D( G# B* w; n+ a! K& R5-3卷积与池化操作$ j6 `+ ?* d, c/ b! _
5-4定义卷积网络计算流程! z0 R3 Z9 O3 ]
5-5完成迭代训练2 c: \9 c( Y! N( C. x! H5 }: O9 s
5-6验证码识别概述
. I8 I, F5 Y/ r) b, H5-7验证码识别流程3 n: ^* Z$ W2 P1 C- S
6-1自然语言处理与深度学# p: T5 B) O/ o7 C
6-2语言模型) P# z8 h5 y" ~8 C5 r' K
6-3神经网络模型
( O$ z6 P9 @! a0 ]6-4CBOW模型
4 S) S4 v2 q9 h6-5参数更新
0 H, S( k% r4 p; ]2 |5 e6-6负采样模型
+ J+ A9 x, \3 ~ s Y, W! F6-7案例：影评情感分类(数据
% s+ ^0 l1 w( X) u: |- i7-1基于词袋模型训练分类器) P' [4 d$ r) W" ~, C' E
7-2准备word2vec输入数据
$ k+ Y6 ^3 f2 I& f2 g0 M( U% `7-3使用gensim构建word2( J/ }: _& W) m3 r \2 l9 q
7-4tfidf原理
c/ `# F/ n7 r3 J7 X- l# o$ V7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 H1 o0 E& f% I) v7-6GAN网络结构定义) \$ O! ?3 q n; l0 W
7-7 Gan迭代生成; h* v* h% ?: o
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 _4 T7 P5 X) y: e2 k
7-9DCGAN网络细节9 O6 U3 K& k. a; A- ^; G
8-1 RNN网络架构
2 G8 x$ {, D% k$ j9 h* V! c8-2LSTM网络架构9 J* g: n1 A! u s4 ~
8-3案例：使用LSTM进行情& ?1 u9 N& [ Q- G9 F
8-4情感数据集处理
9 {( c8 i: g% {9 ~9 k/ p8-5基于word2vec的LSTM模型: r7 q$ G) k( v1 p; A: r1 G
8-6趣味网络串讲（数据代
) i8 H3 g# B2 h0 u* }* z) R- i8-7课后讨论版
. ~2 m: [2 E1 V
4 j* r: W& v) e& e$ ?: p' i5 j- A0 L& p$ S
〖下载地址〗1 ^7 X' e; q7 A6 t* O b( O5 ?5 O" }& n
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