; Q7 N0 c/ Q% W4 O2 a# W6 z
2 s/ ?/ \) y' c: i〖课程介绍〗) s, _' i: l4 O2 t a5 o
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 i8 h. g$ `: n9 Z. p
2 g+ P a0 }( ]0 x1 f6 c〖课程目录〗# O9 d" P5 z# U! ^% Z
1-1课程概述与环境配置
. i8 d. v7 h9 s/ `. P1-2深度学习与人工智能概述
# u- M5 z6 D+ |( v, L) ?1-3机器学习常规套路
j$ I9 F! O1 q* Y5 Q1-4K近邻与交叉验证
6 r; F* k5 f1 Z1 q- L1-5得分函数, k/ f2 |2 A1 ~7 ]3 X8 b
1-6损失函数
' H" J" K. c: M/ _. L/ v1-7softmax分类器
, ?" H$ O" o' t4 m2 J5 g5 n1-8课后讨论与答疑
+ u0 ]* L# h# \ @+ I3 O2-1梯度下降原理-0 {. b& b& N1 X8 n3 E
2-2学习率的作用-& s2 v: \* ]& o% @5 `& o0 ~- M p
2-3反向传播-+ E9 L' A% a9 Y5 `7 |
2-4神经网络基础架构-
% A: L7 `9 A7 P& E# L2-5神经网络实例演示-/ d' p4 x8 {8 Y! d" r& `- A9 T
2-6正则化与激活函数5 P0 s) }& a) T& v$ Z+ b
2-7drop-out
% j: _8 c% r0 O7 t$ d/ |2-8课后讨论5 f% {3 K e$ t5 a
3-1tensorflow安装
0 f( o5 ], o8 y, h3-2tensorflow基本套路
# E9 S: q+ t( C9 G3-3tensorflow常用操作3 [# f3 B7 r- p7 G
3-4tensorflow实现线性回归. f. D' b1 N" X! I2 I
3-5tensorflow实现手写字体; U6 M/ F! X) K9 P% P7 l4 H+ s
3-6参数初始化! q' S5 e/ N. Y% D$ c
3-7迭代完成训练9 m2 \' P% _/ |/ {3 R
3-8课后讨论) s5 Y4 s6 v7 B9 X
4-1卷积体征提取% ]) l3 h) A) k7 V
4-2卷积计算流程5 m6 I5 i+ d* Q4 q
4-3卷积层计算参数
' x0 |% ^( _: U+ H: t5 b0 M' ^4-4池化层操作4 f4 K0 f9 I% G' X# ]
4-5卷积网络整体架构/ m' w, R: ~3 R. d+ L- H; {' E/ M0 A
4-6经典网络架构
$ X( R! m" w/ Q& x) r5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 `, r8 `9 j* @
5-2使用CNN训练mnist数; Q4 |8 {# [" r% _! r. A7 ?
5-3卷积与池化操作
9 P( M" K4 O+ S9 A. @6 u0 j5-4定义卷积网络计算流程- D& @% ?& O% a m8 }7 J* j7 q
5-5完成迭代训练
( i# F5 g" [# J5 U7 C5-6验证码识别概述+ f& S7 U5 ^) y, R
5-7验证码识别流程+ e% s% ~* j r7 x( r
6-1自然语言处理与深度学
+ y. A9 u3 Z0 D6 X* j6-2语言模型
/ Y0 {* V/ ]' q8 b$ B9 d6-3神经网络模型+ U0 h( H8 D, |* _
6-4CBOW模型8 S' Y" y, b8 l w3 a
6-5参数更新
2 R$ ]' V% C7 ] Y) ?1 I) r' ]* b6-6负采样模型
! v) J! Y+ o; F- y6-7案例：影评情感分类(数据
& d. F/ n, Q+ P8 D, j0 `% g4 m7-1基于词袋模型训练分类器( O& i \% X- z6 j, G
7-2准备word2vec输入数据
- {5 w2 U4 C* `7 }) Z( h7-3使用gensim构建word22 z" {# c& j! u# h; a/ K
7-4tfidf原理
/ P/ U& e) p" i" E8 }2 A. g- d7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* O$ d4 r! s0 v2 C( W7-6GAN网络结构定义5 v8 i# s& W: W% N( _& z
7-7 Gan迭代生成; [4 c5 l$ m- `) ] ~ f1 E; k# x4 c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* {# g2 }* k" b' y$ l+ I
7-9DCGAN网络细节, G9 l" v# |% z% v6 i, }, H/ e7 f
8-1 RNN网络架构( a7 [* D- t- r2 Q. Y9 I, W, m
8-2LSTM网络架构# n# \' k, e& D8 r+ z
8-3案例：使用LSTM进行情
; l5 S7 b/ Z' }7 C s$ ]8-4情感数据集处理
# n# R! P& C" p- [8-5基于word2vec的LSTM模型! z3 F! [- n" E( V. K" h
8-6趣味网络串讲（数据代
/ U9 r, ~2 J6 P4 A9 V0 A8-7课后讨论版
e6 ~! m% t/ z5 x1 X: Q
; y- n1 w- n4 f' {2 m6 i: E4 P e( e
2 y: j' u2 j2 L; k1 ?6 w) w7 v〖下载地址〗
: \4 a8 `: R( `6 R" w% J( Z v( ?- J) ~; j9 R6 f
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