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' N9 f. U0 A. B$ e7 S; _8 A〖课程介绍〗5 p$ D# j+ P, L6 p- Y+ W! [
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战- y, f+ [# t0 H9 m0 _
$ v9 n0 ~+ \' j, U7 p& G〖课程目录〗3 Z" T+ a$ a N! @" x% `
1-1课程概述与环境配置
G% e5 ^9 f& r; B7 l, Z1-2深度学习与人工智能概述
; i! G& _+ _+ q3 l$ m8 @1 B5 F% L1-3机器学习常规套路0 H* ]. b" H) Z# l4 L3 G8 x
1-4K近邻与交叉验证
9 [4 D6 d- S" l; f1-5得分函数
" J: b# \) G' k& [: S' ~4 s1-6损失函数
- }" n% R6 X$ o6 S1-7softmax分类器
1 w. i6 K5 M* N: e1-8课后讨论与答疑
% A5 ^+ w. d9 H5 ]/ v! `2-1梯度下降原理-0 [8 D o$ Z% G9 H @9 ?: @
2-2学习率的作用-0 \. z; X; p* Q! r
2-3反向传播-
6 p" a) S- j. [. f2-4神经网络基础架构-9 K! @3 ~( V1 y4 M" e# x1 u- B3 G
2-5神经网络实例演示-
4 b1 ^( H r" W: e( q( c2-6正则化与激活函数, P: X' T; G7 u9 T
2-7drop-out
# w" X. r: ^0 y2-8课后讨论7 {. @8 M9 }8 |' B9 _
3-1tensorflow安装8 L" p6 b! x8 D
3-2tensorflow基本套路
" | b& _9 s6 F' E: K: l3-3tensorflow常用操作7 _. T! x- p4 M' h4 W4 y7 [9 G; l, e
3-4tensorflow实现线性回归+ N1 |- A' A3 T: F/ R' o
3-5tensorflow实现手写字体! P9 n3 i$ o! u% x7 o; h
3-6参数初始化 F( L! ~$ x; r: p9 S' |
3-7迭代完成训练
S. i, T9 l3 r7 K6 y8 V) E. J2 j0 p3-8课后讨论4 Q6 `3 A7 ], z+ H. J1 N
4-1卷积体征提取% d! l) C* {3 O5 Z3 `& h
4-2卷积计算流程
; R! i$ d8 I4 Y/ b- P/ R4-3卷积层计算参数& A" f8 B$ Q) l- r6 X8 m4 ^
4-4池化层操作% _4 B) s1 J( X H4 F
4-5卷积网络整体架构: `# K+ I& t6 f0 e8 T' O6 S
4-6经典网络架构
/ B) x# ~% b$ U6 Z0 C" P7 V- _5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' h5 t# c! U! B$ A1 _
5-2使用CNN训练mnist数* x7 ^5 t8 q( r8 Y, R a0 H- X
5-3卷积与池化操作
0 h6 m( r& s' ?! u3 Y0 N5-4定义卷积网络计算流程
) o6 B: X+ [; p9 U% S2 g1 H2 A5-5完成迭代训练
" T! l7 ]8 q- H1 S$ Z% ]5-6验证码识别概述
) g. s+ k9 c% T5 E0 X) X2 P: [5-7验证码识别流程
) {9 @6 i% }$ N# x6 X* m6-1自然语言处理与深度学7 R' y" z$ s) i& q: c1 P6 W
6-2语言模型: G8 F9 C$ o5 O1 {5 u' x& u3 ~
6-3神经网络模型
4 C, w4 X7 X8 i: a9 L" @3 p. G- m6-4CBOW模型% z- j1 {4 S/ G& \% ]$ o
6-5参数更新
* m2 S7 u2 n, U" q+ n: ~7 m! m' y) Y6-6负采样模型/ _2 x( W+ J* [* h8 A4 C
6-7案例：影评情感分类(数据; G x1 F' u# E
7-1基于词袋模型训练分类器
& u# y' M, [, R2 @$ z7 m5 r7-2准备word2vec输入数据
9 O8 | m7 C) U6 b- k7-3使用gensim构建word2( l$ Q1 z3 d0 Q. K( L" F) U- D4 {' U
7-4tfidf原理$ I8 i- _; B2 J/ K- v
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ m7 r9 f* x' K4 p0 j, d7-6GAN网络结构定义/ G! q$ o3 R. a$ B
7-7 Gan迭代生成
" M4 i- W( c5 r7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 \* P( |* r! M; `1 n4 `
7-9DCGAN网络细节
5 A% i5 D' k/ C8 @5 m8-1 RNN网络架构6 P5 M2 f+ h+ N! B/ s& g+ Y
8-2LSTM网络架构
% B" `* N& _( P8 p+ o& m$ H7 \$ r5 t8-3案例：使用LSTM进行情3 P6 D/ P) L) y Z' j$ P
8-4情感数据集处理
5 N- G' W6 m: b3 E6 B6 ^7 }- o8-5基于word2vec的LSTM模型- `0 f' T: V1 h3 {# G4 A0 t- x
8-6趣味网络串讲（数据代
2 Q- Y* M+ p8 v! A) {1 V6 y8-7课后讨论版
3 k7 A$ p U1 Y! ~# W H- b
7 T, G! L0 r4 F( h6 b2 r* v1 a( U; {) k0 C
〖下载地址〗4 z) i: v$ s( q: G1 U% x( b
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