j8 k4 O% y4 e! C- G8 V& \5 [. p2 Q/ o9 y, \
〖课程介绍〗) c9 _" g: A \+ o, C* ^4 K
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 k g8 _( s% e* @- V5 T
) |$ Q& @ H1 ^5 x〖课程目录〗) h' T6 ?/ ~$ S' D- p9 e
1-1课程概述与环境配置0 I$ y/ J8 u8 w8 n
1-2深度学习与人工智能概述1 e8 v' `; h9 M4 B8 S2 O @
1-3机器学习常规套路/ }- o# ]4 T, W& e0 w
1-4K近邻与交叉验证* G+ _1 d9 v, n- X/ L6 j
1-5得分函数
, m1 S8 X7 i# V1-6损失函数: r7 S; H$ k$ d$ w& U: n
1-7softmax分类器
7 E" E' \/ O N. o7 u& p1-8课后讨论与答疑
. e) `/ r" i& a" p2 K2-1梯度下降原理-
( ]! Y. ]2 X% h2-2学习率的作用-
* @9 j7 I8 |) B3 F; l2-3反向传播-
2 p; b% f: ?' Z$ g0 H2-4神经网络基础架构-; F& _3 T- H. Z! ?. n
2-5神经网络实例演示-4 I+ m! t$ I' _+ f5 u) x7 j+ J
2-6正则化与激活函数! P) Y* u4 k) a
2-7drop-out
, R! c0 d3 _7 w3 i2-8课后讨论
' k, ]9 m( U# k7 n3-1tensorflow安装) Q# I: u8 }6 L, x
3-2tensorflow基本套路1 t" `/ E" B8 J8 |
3-3tensorflow常用操作
% R! y; ^ r( U! a$ G, n3-4tensorflow实现线性回归
9 I& Z4 Y$ s4 R3 L* H+ S. q$ a: v# V3-5tensorflow实现手写字体! F j# W2 `+ a/ s% s
3-6参数初始化" F. p7 a* f: y/ ` C# y- ~) J5 {
3-7迭代完成训练
6 G6 }7 U2 m; c3-8课后讨论
5 R& `2 O) c& @9 e$ h; g [4-1卷积体征提取. V; C6 s _3 w1 u( l2 G% g
4-2卷积计算流程6 \; K. J" u H5 Z
4-3卷积层计算参数+ a" P4 s! Y2 ~
4-4池化层操作0 x$ D) j9 O1 }1 V1 q
4-5卷积网络整体架构% W z2 p' F9 v) U2 e' s9 e# k5 ]
4-6经典网络架构- i5 H" G$ k O6 c3 T, H6 s& A
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- a* r( Q( D" ^+ b& A5-2使用CNN训练mnist数/ v+ ?" F. R9 N3 V6 S( ^9 F
5-3卷积与池化操作% S9 b8 y7 J3 w/ L9 Z1 k
5-4定义卷积网络计算流程1 T" }- {( l6 n- d+ G, v& G- [) r
5-5完成迭代训练
/ k/ _9 z' U0 T& a4 x5-6验证码识别概述
/ z+ T) z* Z# H& E0 |; l5-7验证码识别流程
+ k4 G, H! I6 A" Z r! i- F6-1自然语言处理与深度学: g7 V0 U U- u8 X" |$ Z9 {& D$ z# N
6-2语言模型; p- ]! X& l5 s* @, M, b
6-3神经网络模型/ }" w( I8 S/ c+ M+ J* O
6-4CBOW模型/ q2 C* E$ H2 U& A2 a
6-5参数更新
K! m/ U5 i) f1 @% ?5 z/ ]6-6负采样模型+ P) h$ u" _ i, p2 Z) z
6-7案例：影评情感分类(数据' n( L' C6 b6 |9 G; u: h6 D
7-1基于词袋模型训练分类器 l, x& s* N1 ] |7 R- Q( m
7-2准备word2vec输入数据) x2 n& @0 e$ a
7-3使用gensim构建word2" m- m, N8 ~3 J9 @4 t2 S# n, g4 w
7-4tfidf原理& ^# D, |; C5 x/ u7 j
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& O3 M% W" v/ _! E# N0 v/ P% a
7-6GAN网络结构定义- g" i$ e4 u! v- U+ I5 k0 H
7-7 Gan迭代生成
9 [2 G* \: I% P& ^7 ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 x9 }! X2 d) Y" w4 c7 ?0 \( E
7-9DCGAN网络细节
9 B5 a/ n' f7 w9 B3 [0 q; e6 l8-1 RNN网络架构1 @( T' Y* f+ N( r W0 G
8-2LSTM网络架构$ `- F' f9 \, \) U0 s
8-3案例：使用LSTM进行情- r/ L6 f9 r. @0 H
8-4情感数据集处理
4 d5 R& s8 E6 J7 B+ Q; h, u" t8-5基于word2vec的LSTM模型
& w3 ?5 Y9 j4 C1 o0 ^. W8-6趣味网络串讲（数据代
* ]' S) C( Y) |; g" x B; B/ l/ @8-7课后讨论版
. y& E. R9 i: `) B8 d \- S: l/ o }; Y- u
! b. Q+ E3 s* {- W〖下载地址〗
: U" u5 H ?1 J, M. v$ p+ b" Q4 S/ M9 A3 G1 e9 p
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