9 ] ~% }: G; h2 R% k7 q
6 w3 u7 w# g! Q! d/ }〖课程介绍〗
# H" B: v& o1 r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! Q' ?7 K$ q9 `4 r3 ~. l* Y
5 B! C0 D3 j9 Y/ `7 G& m〖课程目录〗
5 H# s0 h, J4 A9 B/ s0 s1-1课程概述与环境配置
: [+ W ?( @. {" z' Z1-2深度学习与人工智能概述
' L- q: x$ M8 |5 I. T. I" I1-3机器学习常规套路
; ^7 T8 K$ M/ X8 U" U4 I0 e1-4K近邻与交叉验证/ B1 ] b/ C5 x
1-5得分函数8 p J7 y$ z! g9 v# e
1-6损失函数
1 a# A) m3 H* q( `1-7softmax分类器; Z/ G- ]2 b! f5 ]; z. W
1-8课后讨论与答疑
1 M- o: `( j H2-1梯度下降原理-
( h& t8 O, M* ~& d4 ]7 X& ]2-2学习率的作用-$ f+ u: k' A2 L' P
2-3反向传播-/ ^" S( X3 H, K# C1 Q! o1 h
2-4神经网络基础架构-
/ F S8 f5 y2 E @2-5神经网络实例演示-
6 `' ~2 I/ j( s4 Q& V2-6正则化与激活函数
# d0 {# s- t( l- c8 m0 a2-7drop-out' a8 t# a& Q/ R0 T$ k/ ]2 B/ h
2-8课后讨论
; q3 C6 P# p/ |/ U% Q! U3-1tensorflow安装
: y& z/ H4 x0 \1 a3-2tensorflow基本套路8 x5 K1 l& R( ~/ W0 w. t7 _. L$ h
3-3tensorflow常用操作) a$ u7 R5 q) V- o
3-4tensorflow实现线性回归
8 h$ }# f0 m0 G3-5tensorflow实现手写字体
6 d8 n, U5 L- Q* Y! C' p/ p3-6参数初始化
2 _, l' q% p! G: {3 I* s, _3-7迭代完成训练
1 n4 y0 ^ l! M) s: z8 g3-8课后讨论
9 v- |$ ~' a0 M& ]2 J& P% Q3 |4-1卷积体征提取
+ i, e1 w2 Q/ \6 b4-2卷积计算流程4 H! L9 d' B9 R7 d
4-3卷积层计算参数3 ?3 O( s/ c/ x- D7 g5 R
4-4池化层操作
6 x" t7 [' t4 r! a4-5卷积网络整体架构0 u" v$ H/ S5 Q; I/ ?9 e1 W
4-6经典网络架构
- J3 u& O/ G) x1 ]- x: d) w5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! ?9 j* Q3 B0 \+ X) g5 U5-2使用CNN训练mnist数# ?2 \ [6 [& K ]
5-3卷积与池化操作# G6 T# h1 q# w' g! w
5-4定义卷积网络计算流程
& K. ]$ D6 y& Y% Q# K1 Z9 \& H5-5完成迭代训练1 D4 T# ^9 e2 s7 r3 x$ d* \
5-6验证码识别概述! ]& a8 }; }7 u3 C! H1 g6 ?
5-7验证码识别流程
9 n a3 U! e; ^" A6-1自然语言处理与深度学
# ^# Z+ v( k ]) Q6-2语言模型
* p' I. p' W/ @+ b* Y9 v; A( c6-3神经网络模型
, l y( q9 y' \6-4CBOW模型5 p- Q. o3 B$ G2 V, L; {+ ^
6-5参数更新: ~0 F+ w5 j. W; _% H) M- s
6-6负采样模型4 W: _( t9 V" I% w( g
6-7案例：影评情感分类(数据
`9 h1 n0 t1 E8 l& Q8 F: V6 E k: t7-1基于词袋模型训练分类器8 p5 s) n4 V# \- ? i) P- v
7-2准备word2vec输入数据
! Q$ j* r* P/ J0 q7-3使用gensim构建word2
3 b; a* T. `" O, n$ | M: v" O7-4tfidf原理' z" p3 o0 E& Y$ F8 d# [8 c! n
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 {* e' ?) R2 S9 T7 Y# w
7-6GAN网络结构定义
}+ C7 M; n) `" _3 M5 y7-7 Gan迭代生成$ C4 s. @' i7 h' S$ i- C
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 G* s( o; p! |/ [0 k7 s* z1 j7-9DCGAN网络细节4 q) b, T7 w8 t1 Q m& D* G$ r( A' i% Q
8-1 RNN网络架构; _! C" D( t0 O7 R/ ?3 y
8-2LSTM网络架构. K) `/ i, m9 t" W
8-3案例：使用LSTM进行情! _7 |+ z) d# @( q
8-4情感数据集处理+ y; M& C' C) j# |/ q$ s$ k+ y0 z* l+ ~
8-5基于word2vec的LSTM模型! x0 s: h( \, |9 H: L3 D( D
8-6趣味网络串讲（数据代
2 R7 U; a! c( g. _- k1 A5 X$ J, w7 w8-7课后讨论版
4 J, R4 @" x I, g" z3 c- O" Q
+ ?$ K! X2 p2 V6 K
8 o6 t6 G5 [# h& P; g: h! c〖下载地址〗
) u) J* C2 a c! N3 R+ ?4 r1 _$ Z
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