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" g5 {& G9 K& V' k: l. m ^〖课程介绍〗
f I# ?1 `8 R$ Q1 @& R+ f/ L1 M此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 \/ b2 s- t" F9 ^5 L! Y$ P1 q* i
9 w3 Z8 Y; b# p* [) t' h9 p }
〖课程目录〗
2 B( E3 K5 }+ \5 V1-1课程概述与环境配置
. p2 o& D5 e w% ?5 f3 T1-2深度学习与人工智能概述0 a! N+ O4 p" _. m( _8 }
1-3机器学习常规套路
' q7 T' C. f! g' ^8 L! l) |$ M5 h1-4K近邻与交叉验证0 o5 D, n9 v; x9 b# A; Y
1-5得分函数
. w# m; N8 A* z1-6损失函数
8 W7 Z# }& t/ |/ [! i1-7softmax分类器
! C% }: a$ C1 P1 a7 s1-8课后讨论与答疑, D9 ?# E8 F; B9 y
2-1梯度下降原理-
" C$ m, I2 `* H: R% ?6 \1 y/ a2-2学习率的作用-- D* _5 ^ [/ Q# {( y
2-3反向传播-
0 g5 R9 F/ j9 h m. ~2-4神经网络基础架构-
7 X4 A% B) {: ]2-5神经网络实例演示-0 H1 R! n- m+ H8 m& @
2-6正则化与激活函数
* [7 h8 |9 u# T$ ] _7 C$ m# y$ Q2-7drop-out
& a5 R1 [9 |) q& f/ v+ ?2-8课后讨论, `' q3 H7 P8 M) `
3-1tensorflow安装
- G! P8 C. K* J3 i# g- D3-2tensorflow基本套路3 u: K5 a9 ^3 y2 q3 Y6 F7 j1 [( _
3-3tensorflow常用操作
8 c( `9 z) l5 h5 f* w& B4 t' \3-4tensorflow实现线性回归
- W6 b+ @: ^9 v7 @3-5tensorflow实现手写字体8 s# w: h7 n& _. Y' q
3-6参数初始化
8 @% z1 O0 k" a) h9 h7 l+ l3-7迭代完成训练# W/ D7 [9 g" t$ T V( d# A. F" @
3-8课后讨论3 S2 U' t5 q. @9 |; P- B$ `
4-1卷积体征提取3 H+ e7 e$ d2 z
4-2卷积计算流程* `" k0 N6 m0 v$ L- D! }
4-3卷积层计算参数% U' E* O( M6 C9 K) }6 Y8 U; Y8 d
4-4池化层操作
+ s9 M% f/ y' V% J4-5卷积网络整体架构) ]) I# o i% M/ o
4-6经典网络架构
# l |" x2 c d) C7 `# J1 S, f, W- P# f5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& x c' N- R @. d- {5 b7 Q
5-2使用CNN训练mnist数+ U1 z/ n' u9 \1 d
5-3卷积与池化操作
9 q/ j4 G2 X- m9 p5 }5-4定义卷积网络计算流程
+ j8 ]1 I p3 Y+ i: A+ r) J5-5完成迭代训练
$ h% a! t6 Y, p2 }5-6验证码识别概述
I5 F' | E) l0 Q: K5-7验证码识别流程) W) Q7 |! Q) b5 B' L
6-1自然语言处理与深度学2 m; G# L0 ]9 s1 a% S& m
6-2语言模型
; s! w; V$ A* V8 B3 u. J& j1 }$ J6-3神经网络模型
- T9 q3 n4 I5 Q* |# t7 j& B( T2 q6-4CBOW模型8 F. f4 F- f' B
6-5参数更新1 x* d' ]% i I5 J- r( `
6-6负采样模型5 ?2 F1 ^; h! o
6-7案例：影评情感分类(数据
! J- @, \* n K" K% L/ w+ q7-1基于词袋模型训练分类器
0 _6 e8 j. a o6 y% e1 G7-2准备word2vec输入数据' Z( X: z7 v' ^
7-3使用gensim构建word2" r/ C% z( m5 X
7-4tfidf原理( j/ E; |% M0 W3 P, i! F
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 V* @/ ` A( N' C; q8 E# v9 k9 v7-6GAN网络结构定义 C0 U; U& j0 v/ w. b- n1 ]
7-7 Gan迭代生成% G' ~) V, b+ i* v) S+ _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" A( T' O: q# {7-9DCGAN网络细节* \3 M* A, B$ e7 D& A: X/ L7 u
8-1 RNN网络架构
+ X# z$ a$ c- _) C1 J& [/ y7 [8-2LSTM网络架构
* \- e; G) j( e% R. c0 q Y: B8-3案例：使用LSTM进行情
+ C3 P, P5 x- ?9 G: M: T k' n$ b8-4情感数据集处理. G% x/ h# e# }
8-5基于word2vec的LSTM模型9 v% C+ g( p j6 x8 w0 E9 p
8-6趣味网络串讲（数据代
! j9 g* y5 r: A- o8 H4 v+ K8-7课后讨论版
0 p8 V/ l0 ]( H) X) x: ?) s4 l' F: `# U7 D5 R
1 I8 X% b6 y' N) W Z$ _. g
〖下载地址〗) i' x2 E! T- y1 v5 o# A; J8 I& `
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