! B. V& u: _' g1 W" _- }1 Z3 Q: ^
) M2 n. s. x0 v" D+ f! L! `〖课程介绍〗, c3 `" v- q! Q6 o1 f
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战9 b( Z8 h9 Z% V' z. N
, L! z( w& I7 i: H* _/ r( M
〖课程目录〗! |$ v1 s( ]; \2 B
1-1课程概述与环境配置
3 {4 o' |# A/ V h3 K6 C a1-2深度学习与人工智能概述
/ O z c9 g) \9 i2 L) C1-3机器学习常规套路
5 a' i/ s# i1 n" e1-4K近邻与交叉验证
7 [. ` G! A/ A9 ]/ n1-5得分函数2 \. t( z$ J; X# s
1-6损失函数
9 W* w2 ]/ E: K$ z1-7softmax分类器
0 H- q, r: e- k1-8课后讨论与答疑
& D M) |2 a% M2-1梯度下降原理-
7 x! W# Y# t9 u1 _5 h2-2学习率的作用-
' `) f: V% O- W" I% D! b2-3反向传播-
" T$ B3 J* L% y2-4神经网络基础架构-
* Q8 Q' t5 H% d' ^% {# d2-5神经网络实例演示-8 S. i$ `1 v4 W, r9 ~
2-6正则化与激活函数
& @( R# X0 J/ U) V0 i F- R- f2-7drop-out
& D! N" {( [& [+ x( H1 Q( T2-8课后讨论
$ l: V8 W6 Z) C- o0 k: }3-1tensorflow安装: o& b7 K' v8 g& E5 c$ b
3-2tensorflow基本套路* `& E3 g: O; t, q2 ?
3-3tensorflow常用操作4 Q2 ~- \! O$ U# B- g
3-4tensorflow实现线性回归( h7 K0 G3 L! T. X/ }
3-5tensorflow实现手写字体! O3 }3 ~/ V" ?8 d' A0 @
3-6参数初始化 y& z5 R/ U9 S: x {/ m
3-7迭代完成训练' U" x6 K4 M$ ?) p! _: Z$ {. V2 x
3-8课后讨论
- c8 F: U5 {& B, ^% _# k& ]4-1卷积体征提取
3 N& a7 L9 Y+ j, N4-2卷积计算流程/ w. R4 C& l: _+ b6 k( Q# y
4-3卷积层计算参数' e$ Q- x9 t- ^# T
4-4池化层操作+ M8 l6 ^. V* _9 d# G) j0 z
4-5卷积网络整体架构
2 B. Q2 K, L; M9 b' O4-6经典网络架构
( d" O0 i' `9 A7 J1 S5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 R: K" x' Q% n( n- g
5-2使用CNN训练mnist数" W" s1 d1 W, k
5-3卷积与池化操作; B, c. H. @4 U$ b
5-4定义卷积网络计算流程
! p+ O& e+ s( E3 \5-5完成迭代训练
; {/ T* S' f% m# {" x5-6验证码识别概述. s1 F( _2 X& Q* j7 U
5-7验证码识别流程
! J1 S" e; o+ i6 c$ G, E' G2 [6-1自然语言处理与深度学
5 c" B8 o6 T; s7 K* L- k6-2语言模型
! J5 S: n* ~* q( D! a2 G6-3神经网络模型! {' i) t" v5 d& N# _4 B6 M$ S' }
6-4CBOW模型9 ^7 Q/ A" [& I3 K N Q+ z
6-5参数更新: D+ I6 H/ j2 u- B; |) X7 g9 R. B
6-6负采样模型
3 h* l" w2 ]/ L2 M9 u, Y6-7案例：影评情感分类(数据1 ^6 a* y. z4 |7 p ]5 T9 E
7-1基于词袋模型训练分类器$ ^1 d$ @0 J' w! }2 D, b, [) d
7-2准备word2vec输入数据! @( M1 B/ t8 e7 m4 n" J5 T
7-3使用gensim构建word2
" W4 Q$ Z" T+ J) A5 i" d/ R7-4tfidf原理
& }" O) y' r" F0 R% E6 l- q, i7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! p0 j* U- l- a, `1 {7 {; m
7-6GAN网络结构定义
# Z; j) e" `) ~7-7 Gan迭代生成
% j; G3 {' e: F$ C9 J* h- F! M( M7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
5 M/ b. y; o1 z" K0 c, ^7 o& z! X1 N7-9DCGAN网络细节
. n& K5 v. E- c- w+ ~8 V8-1 RNN网络架构: K1 {3 D/ k, h) D, N
8-2LSTM网络架构) m. Q6 I& t$ [ e
8-3案例：使用LSTM进行情
. {- Z+ g( Y0 Y+ `: u9 Q2 A. v8-4情感数据集处理
; J0 M; M( f Q- w: {8-5基于word2vec的LSTM模型
: H# ?4 Q7 R9 N/ M& I7 D3 k8-6趣味网络串讲（数据代, M! l7 d4 w2 X) L8 i( H2 ?
8-7课后讨论版
; y4 T2 f* c0 Z- `* W' V$ F' Z
" _8 A0 d' O" r- u0 X! L2 e+ a# y }+ I
〖下载地址〗3 R$ R2 G3 B- s D8 m2 Q
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