4 V& b, a+ n P5 M, R/ W* T
/ {+ o- F: [! v; }$ Y. f〖课程介绍〗. v# O: `4 k1 I" z$ Z) ~& 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8 R" r5 p" d. h$ `
. ^, d% Z' L l0 y: t6 u/ k$ w- g〖课程目录〗# F0 i- g6 m( A8 |2 L: j
1-1课程概述与环境配置6 d7 ?6 l+ ^2 Q8 [, B! F
1-2深度学习与人工智能概述! s6 {) d( h [$ U, n( a7 ?
1-3机器学习常规套路
$ v+ Q+ B3 @) T6 V1-4K近邻与交叉验证" w$ R4 x; U* x! G
1-5得分函数8 c7 |8 G8 j6 x1 Z/ f" M
1-6损失函数
2 o9 u" H+ E* J) \7 X1-7softmax分类器: D) @2 e9 y6 c( x! m. b" ^
1-8课后讨论与答疑; d" k. m; D5 _5 Z+ ~8 v Q! G" q
2-1梯度下降原理-% L& `3 R9 j0 O) L* A
2-2学习率的作用-1 p p, Q7 z% t& R
2-3反向传播-& M8 u% r2 @. p9 m
2-4神经网络基础架构-
U6 M$ t( }# m6 N9 c2-5神经网络实例演示-: T% e7 L. M0 U6 r
2-6正则化与激活函数
4 L# k, \2 y- Y D2-7drop-out
, R# p! ?9 e2 j5 H* A/ E/ b3 C2-8课后讨论5 V; @! n/ x% B! Z3 A
3-1tensorflow安装
. z- ~4 b2 y- K* E0 h, G! s3-2tensorflow基本套路
. U% n1 d# w* H2 O5 G9 P( ?! i8 B3-3tensorflow常用操作
B) {* F, x. X8 i% S8 n+ I3-4tensorflow实现线性回归
$ k! B* D% {$ H* G, l4 A- @) U3-5tensorflow实现手写字体& {7 K- v4 b4 R$ y
3-6参数初始化! W& u9 h) Z: n
3-7迭代完成训练
* ?) P+ P( w7 x% [4 U3-8课后讨论
( ?) y- p! k4 Z1 ]. x3 h4-1卷积体征提取 S$ i8 O0 p1 c, i, `* t8 s
4-2卷积计算流程) X( A7 m' S! n9 ^
4-3卷积层计算参数
$ r7 \' ]6 M1 x: @& Q# ~* O; ~) X4-4池化层操作
: P' `) m2 a }. R# }8 p4-5卷积网络整体架构4 _& k- F9 b- J7 O) @
4-6经典网络架构) h; B8 f5 D/ ]. Z8 o
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ P- K" h9 I8 V* W$ b" W" \
5-2使用CNN训练mnist数( D+ [/ g$ E9 ?2 `4 V" Q
5-3卷积与池化操作% b* [1 Z& E' I/ Y0 t0 W
5-4定义卷积网络计算流程
. \7 D2 W) g0 X5 V$ q* a% U+ f5-5完成迭代训练- C3 T7 |+ X# V# v
5-6验证码识别概述6 m1 P% @. U' u/ z
5-7验证码识别流程
% u, h2 E; `1 i/ n9 a( Q% F! R6-1自然语言处理与深度学
" Y9 Y6 u' [' V( W3 P6-2语言模型) [% t$ `4 w: w. K$ o8 I
6-3神经网络模型3 u9 e7 \ Y- k7 l' l! N3 s8 N
6-4CBOW模型' x2 g. x4 S, r* b8 L9 ^
6-5参数更新! |( h2 L+ Y/ ~) k4 D) V
6-6负采样模型. w0 w# [7 L. @' C
6-7案例：影评情感分类(数据
/ Z6 S+ p- c ?0 [7-1基于词袋模型训练分类器 t w6 D6 A- O5 @
7-2准备word2vec输入数据3 ~) f3 z: ?" v5 z" f% J
7-3使用gensim构建word2
A' n* s6 X& Z/ Y* e! t2 Z* W7-4tfidf原理
) Y5 Z, L: a( ?+ Q: G6 y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 r6 F; g+ u- _' B5 X# P. A7-6GAN网络结构定义! \6 G1 I/ x) S' ^/ p* a& _
7-7 Gan迭代生成' u' `$ I9 K) w+ m# Q
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, V" Z6 b. P* j* k7-9DCGAN网络细节: x; l( ^! w8 J/ ?1 e+ t
8-1 RNN网络架构
" o8 q) `3 h' B: m/ h$ ~! u9 o. r8-2LSTM网络架构, e* f8 p) m$ H# ^7 T
8-3案例：使用LSTM进行情
" K/ W( M, f! g8-4情感数据集处理
; x9 a: U6 Y% E8-5基于word2vec的LSTM模型
6 t, [: G+ F" t: v" ]8-6趣味网络串讲（数据代
* p0 S! p+ R. r2 y( F) m8-7课后讨论版
2 h& J& c+ o! L6 _3 e `
9 ?+ @ L2 a& m
. A" Z; q v" D: g( u〖下载地址〗
, {. y8 T) D* v$ x2 b- Q) H) B
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