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2 C+ X8 w" n+ w+ A〖课程介绍〗
- A* R- s% Y* J9 J7 |# V2 z' e此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战0 j5 E0 A' U6 q
5 l9 \& O6 u4 y/ k* {
〖课程目录〗
8 V* o+ o9 w, E7 V# P1-1课程概述与环境配置' A9 j1 \$ u* a0 m( R
1-2深度学习与人工智能概述+ b) _' h0 C2 s" w6 ?, n) ?
1-3机器学习常规套路
0 N* s a+ Z+ [1-4K近邻与交叉验证' q- g- K" j2 s: V; x) q! N% a
1-5得分函数& g' y1 l7 E1 v4 ~2 @3 D
1-6损失函数) o0 p5 q3 @0 `0 ~* L$ }
1-7softmax分类器
) A% a& P4 l$ m7 b! {7 v1-8课后讨论与答疑6 V% P3 u+ s6 C+ A# w
2-1梯度下降原理-
- f+ l, B4 L5 C* u& p2-2学习率的作用-* N+ R& d; {& d0 `
2-3反向传播-% K; A) y" N0 l
2-4神经网络基础架构-
" K% t) |) z* u* c2-5神经网络实例演示-) g; \$ G" E) t( H% o1 t
2-6正则化与激活函数0 x( q4 y; E# a# a" @1 v" ~
2-7drop-out- Z7 y6 R8 C$ w8 B5 ~/ s3 j
2-8课后讨论
2 K. u6 c$ L8 n. O4 k) `( e3 x3-1tensorflow安装* S( { j1 y# P2 D* b; ]; n
3-2tensorflow基本套路
7 B1 _9 S ?( b. U. t* A {9 P `$ M3-3tensorflow常用操作/ g# U h8 y+ a
3-4tensorflow实现线性回归5 G1 y7 y1 s& S7 M) J
3-5tensorflow实现手写字体
$ [' q% u7 y/ b3-6参数初始化
: o; z3 q% u0 ~: H! c! m; |, {( D3-7迭代完成训练
: F8 Z6 O+ _" m4 C. x' F6 g7 A3-8课后讨论8 F5 P# {- M' M9 U
4-1卷积体征提取# q$ e6 @2 w; q
4-2卷积计算流程0 u- J' W# c2 P: X x& B+ p
4-3卷积层计算参数& V- v; s6 O6 I1 u
4-4池化层操作
. }5 d6 t, J; }; Y; g4-5卷积网络整体架构. U. V% c/ R- |/ j( i, c- _0 G
4-6经典网络架构3 |# b+ M. M* L( f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- X0 v; ~6 ^# A% c" ]' R
5-2使用CNN训练mnist数" ?( l% V. \7 _2 a
5-3卷积与池化操作
/ j+ G3 J9 ^7 r( u# M8 u5-4定义卷积网络计算流程: q! i/ D B1 W( D, `. v: C
5-5完成迭代训练
* G# }3 @( R1 p, h5-6验证码识别概述" P. L7 c- W* D( p
5-7验证码识别流程
; A% m$ Z; b6 ~6-1自然语言处理与深度学" q1 W& M) J2 R! N0 q& }- N
6-2语言模型( g$ k0 I' \7 J6 l: i( K5 f% `
6-3神经网络模型
/ K* B4 j4 b/ q6-4CBOW模型
2 y8 B9 S# E: d! ` c& A/ j D6-5参数更新2 {$ x0 E3 B5 b7 j
6-6负采样模型. v- t; b! z% \ d2 F4 H" g. P
6-7案例：影评情感分类(数据: L6 Z* J( Q2 H( z8 g2 b
7-1基于词袋模型训练分类器7 D) g& w5 `" X4 ?2 F
7-2准备word2vec输入数据& m' }" v3 u/ ? @9 W0 a# Z
7-3使用gensim构建word2
/ _. S5 m8 u4 x8 S7-4tfidf原理
/ u4 U4 b2 G, a0 B3 W8 l7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" r# h F1 c `! o
7-6GAN网络结构定义
8 Z! H0 r( l5 N0 X7-7 Gan迭代生成
! x/ W1 t7 u. |. f" ^, P7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# K% ^+ ?$ K6 }- A( a/ Z7-9DCGAN网络细节
. k' j; P( v. h: F2 ^+ Z/ x* s8-1 RNN网络架构
# s0 M* F: O V w: y' [; f2 d$ h6 a8-2LSTM网络架构
K* k# R9 M/ n$ _8 Y: G* K8-3案例：使用LSTM进行情
; P! u5 s" c+ U' w) [4 t) C' Z8 P8-4情感数据集处理
9 _" {2 ?' k* |8-5基于word2vec的LSTM模型
; q/ n3 A' V! d8-6趣味网络串讲（数据代
' K5 ^# I$ Y- ^ O. J1 U1 L w* g8-7课后讨论版
: c. G6 Y M5 e; K
. \% i* J. V; ^ U
% i- q1 c! V5 w〖下载地址〗
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