, b# O) j+ h7 K8 Y' V3 x
* P0 E1 [1 M- K, X7 f( v& m. P8 N
〖课程介绍〗. J9 {# J- W/ m, I1 ?
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 N/ X6 t" f9 N0 {# k8 s
4 |- O" |! m, q
〖课程目录〗
- A/ i9 m4 ~4 }: V1-1课程概述与环境配置& E7 @8 O, Z3 `
1-2深度学习与人工智能概述
3 b, d: N: t& h% Y% ?+ _# r1-3机器学习常规套路
7 z9 f. P8 l% v- U1-4K近邻与交叉验证5 {7 L" x2 } k/ H
1-5得分函数
- u5 `1 C. u6 K% Z$ Z9 `. y$ r3 }1-6损失函数3 A$ m1 r: ?" B F
1-7softmax分类器" D$ ~, l/ g( n$ z6 F
1-8课后讨论与答疑
/ z! K2 F: A6 Z8 l) j( r. ?; t2-1梯度下降原理-' S! F" d D% Y0 L3 u1 W
2-2学习率的作用-
) k( o' V5 b& N9 }5 O2-3反向传播-
9 k6 d1 L# u, ]. B4 E8 b% L9 E: n2-4神经网络基础架构-3 E$ Q& ]4 R& ]. K
2-5神经网络实例演示-9 Y" H5 D1 k' u' i- {4 W# A3 Q
2-6正则化与激活函数" j8 X2 w) }/ h, B
2-7drop-out, ?( E% W! L- S; S" |
2-8课后讨论
3 a% e, l* t% }" e+ n7 ]8 K3-1tensorflow安装
- N9 l; h7 I7 F" w: K( ~3-2tensorflow基本套路) {1 B: Z7 V/ l( U& i9 N
3-3tensorflow常用操作. u) a9 v# {6 }5 L1 |" ]
3-4tensorflow实现线性回归) j/ i5 e; n1 ^9 D9 k$ j
3-5tensorflow实现手写字体4 @7 H M( {3 V( k+ d: |7 H) {
3-6参数初始化
+ K& C( `4 ^6 b0 ~9 s! r5 \3-7迭代完成训练: I5 q' a! K* @5 I6 A% \* s
3-8课后讨论
2 A- p! O7 T. ^8 C M7 x4-1卷积体征提取2 o3 T6 ^8 d9 ~% \ @' M
4-2卷积计算流程
0 r# i# O2 a5 j$ y4-3卷积层计算参数: S5 |, ~4 a+ |$ A5 f
4-4池化层操作1 H, d% w2 S8 r% m1 y4 X
4-5卷积网络整体架构
7 u) y2 ]) ] |. z, ]7 c) m! w# x; V& {4-6经典网络架构
5 B" X4 \7 ~ d% k4 x5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# s$ A) y: K) r+ [5-2使用CNN训练mnist数
7 b6 m( ?) Z- `/ i- I0 }5-3卷积与池化操作
6 ?; t* y0 b/ \. L, d5-4定义卷积网络计算流程
. f% g- U+ d+ w+ L4 K K U. T4 z5-5完成迭代训练8 q# N% |0 K. j
5-6验证码识别概述
. F3 r+ }% C9 H% j; E. e3 u, Z5-7验证码识别流程
) A+ l2 ~0 `$ \8 N$ L2 z9 m, f( i! r- U6-1自然语言处理与深度学
1 }; l: K+ l% ~6-2语言模型
8 S0 p7 F4 n A# `: N" L6-3神经网络模型8 ^0 h/ u. a; l- B; O! w. \
6-4CBOW模型$ y8 A5 K: g' r, R7 W
6-5参数更新 m2 J5 I" `1 \0 Y6 l# N6 @
6-6负采样模型; L7 {% S- z# O9 u& d, a
6-7案例：影评情感分类(数据! [$ q9 ^0 P0 g! U+ \% a
7-1基于词袋模型训练分类器% y2 K4 I* L q2 l+ I" V0 j5 l
7-2准备word2vec输入数据
& R8 @- w9 S3 S1 b3 ]7-3使用gensim构建word23 F S0 o% Q# c: }. w! `' H
7-4tfidf原理
8 m2 U; Q# Y, n. v% D7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! N5 s4 P; _4 p5 G! C7-6GAN网络结构定义+ C7 p6 n" q) m/ j- i$ f
7-7 Gan迭代生成
5 C) O1 y3 U) }7 E; h7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& w5 C( `! G# l m3 v7-9DCGAN网络细节3 f5 z. w9 S- z9 E, n
8-1 RNN网络架构
9 c# k2 I; i( e6 ~! X8-2LSTM网络架构
5 I0 c5 K- M* u/ c8-3案例：使用LSTM进行情6 g4 F. X2 C$ D' i# C
8-4情感数据集处理! F; B0 e5 Q- g# o( c* p
8-5基于word2vec的LSTM模型
2 ~1 L/ H7 [6 z: ^! x) o8-6趣味网络串讲（数据代
9 O3 [1 [/ n5 z8 A' h4 Y8-7课后讨论版
+ w; Q- }' K6 f9 P
& l- i% v. [/ W% g/ x4 u
. U' i- F! L5 `7 r u/ D7 ?9 s+ t〖下载地址〗
) W$ x3 U% r6 R& g5 B2 O; ~/ k- Q% E/ w( D
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