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6 W: J/ A4 J3 [6 H〖课程介绍〗
6 E% Z: q5 l4 J1 M& U+ {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 @) k Q+ S$ N' Q* c
- d' q8 R9 V0 B3 E1 Q7 A; @
〖课程目录〗4 X, d! a" ?0 Y+ a0 \: ]& d
1-1课程概述与环境配置; |+ P% s9 X& y: h# ^6 f
1-2深度学习与人工智能概述 s8 C6 l5 f3 N, i) d8 d
1-3机器学习常规套路
* l- V- v' e' c5 m1 Z1 l" J1-4K近邻与交叉验证2 \! p( c. J) l$ g- {
1-5得分函数7 d2 g- P+ R q: f' M3 N5 `
1-6损失函数
. u/ S4 U h% Y* J" G1 H L, V1-7softmax分类器; t, q I7 K2 _, X
1-8课后讨论与答疑8 E [$ m" a- c) V& Z+ Z9 b
2-1梯度下降原理-
8 K. }9 F8 C& s9 N2-2学习率的作用-
, ~( Q! X7 Z1 H- ?6 m$ o1 e2-3反向传播-
9 {2 p, z; j( l; O0 i2-4神经网络基础架构-
% T4 t1 b S5 G8 w9 ?2-5神经网络实例演示-( |1 _4 T0 ~$ W# N3 G u
2-6正则化与激活函数$ R# \" d7 h- f2 s8 I7 J1 Y
2-7drop-out& ?1 e3 ]3 g' C0 O
2-8课后讨论
o5 g, g4 m8 a7 `1 B- @3-1tensorflow安装
% e8 B1 g- K$ d# V! d; b3-2tensorflow基本套路
. H! I- B: I" @8 q+ _; {3-3tensorflow常用操作
8 U/ x& h9 j% \" Y8 [% _3-4tensorflow实现线性回归& C8 m2 G' P. ~% r! J& O
3-5tensorflow实现手写字体
6 ?3 _( A( x' N9 d6 ^0 ~( m, s- i3-6参数初始化
+ N1 }2 [9 [9 t1 f* ~3 Z l ^3 k6 z3-7迭代完成训练
" G. d# \: Z1 r! ?. B( a# P/ F3-8课后讨论
/ e7 |1 ^5 \; B# X" S; i0 H0 e* p4-1卷积体征提取4 s" t, h) g# \! b9 o* S6 ~
4-2卷积计算流程
1 L# E& L! f* W* N* Y2 ]& N! [ E4-3卷积层计算参数
& w6 M5 w# V( w6 p% Q l4-4池化层操作1 @( v" _( q( D1 Q& Q) h
4-5卷积网络整体架构
& m/ N: a- `$ u: _% O6 x4-6经典网络架构
" q" R* K. L3 Y O5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 ]( J0 h/ ?$ n @5 Q( @) ?9 `
5-2使用CNN训练mnist数2 w0 R( T7 _. X" ]' b
5-3卷积与池化操作9 o8 `+ Q3 _/ n; D) h! g" B! o& I7 I% Y
5-4定义卷积网络计算流程4 @! z# k# f& B) y J
5-5完成迭代训练
5 ]0 r4 i, Y8 N& T, ?# E5-6验证码识别概述- ?5 \1 @1 H% t5 B8 s$ a/ a
5-7验证码识别流程6 ?$ t. K3 W# t9 O3 M1 c4 q
6-1自然语言处理与深度学4 g. }4 U: {$ O7 D3 {) _8 ]
6-2语言模型
P2 u4 U& I3 J- c6-3神经网络模型
4 ^- M' U4 I1 W8 A6-4CBOW模型
# y- x# q$ ?1 K6-5参数更新0 D6 X5 t7 @* F/ t% z* d4 v7 l
6-6负采样模型
( [, P8 e% t0 |1 z W5 R6-7案例：影评情感分类(数据- o, M; f4 |& f5 z6 K, W
7-1基于词袋模型训练分类器9 _ _' a- {5 X# A2 A6 R3 w
7-2准备word2vec输入数据
2 O8 U8 ?, J' t0 P# D9 k, T7-3使用gensim构建word2
/ d% W1 o p4 |7-4tfidf原理
: A( f' N( S! d, Z2 `6 k8 C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
A! s! ^# B% F* }4 [7-6GAN网络结构定义/ p1 x1 W+ x( J! ^, S) N
7-7 Gan迭代生成
N$ { ?5 N) @- g) Q% Q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! z% O1 Q) ~$ y S! f" M
7-9DCGAN网络细节 }2 B- ~: i& u
8-1 RNN网络架构( R" e2 N% t% T6 m
8-2LSTM网络架构
4 E7 M/ }% S' _1 m8-3案例：使用LSTM进行情0 `5 v( H. x3 i* s4 k
8-4情感数据集处理
8 Q! S" p7 m3 I& l: c8-5基于word2vec的LSTM模型
" o* u8 M4 C1 Q7 P! [8-6趣味网络串讲（数据代
/ [. V K+ g" C% a% \( _6 b0 }8-7课后讨论版
% |' Q( w8 P- t+ ^0 X. S- S: ]! f, |
3 W' G' L& E/ K; }〖下载地址〗
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