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' N7 T- S; m6 N" o5 Y/ t" A4 e" i% i7 m〖课程介绍〗: b% I! e: l; b3 \
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; \+ ]# H% M0 A# r7 `' y6 f/ T9 Q T, C( b5 g! o( Q/ |3 u0 v
〖课程目录〗
7 {- d- b8 P: z0 z1-1课程概述与环境配置
+ v; V; p' x( t1-2深度学习与人工智能概述
& p! D! P" \- E2 t1-3机器学习常规套路
0 E7 l1 o1 ~: u2 s/ F6 z: ?6 k: B6 L1-4K近邻与交叉验证
$ J0 D& U0 k! N5 z2 e- l3 q& x1-5得分函数 X+ y$ h6 a7 a! m7 p, D
1-6损失函数
3 Y, ], p' ]! [( p1-7softmax分类器
! E) w. @; B% m" R8 j1 K7 n! M1-8课后讨论与答疑
! ]7 G! S; d1 V2-1梯度下降原理-! m9 Y# V7 `4 p" [) S" K/ E- s
2-2学习率的作用-( W+ u0 a0 D/ V4 B
2-3反向传播-3 U; a& o+ ?. @; e2 F; |
2-4神经网络基础架构-! T! n( F/ z) v. k' ^. E2 C$ f
2-5神经网络实例演示-
! b3 t8 Y% \& t+ c" A2-6正则化与激活函数
: \ v+ Q+ O& t0 v7 D" g2-7drop-out
, |: g" ^ Q3 [7 Y6 Q$ v2-8课后讨论
4 j5 T. O3 V( K; [ P2 ]/ C. o( p3-1tensorflow安装/ s( ^ F: {9 B. U
3-2tensorflow基本套路
3 B( U& x/ K8 M G3 N3-3tensorflow常用操作
+ H5 A. o. o W9 @4 ~3-4tensorflow实现线性回归
Z# W4 i7 r, V4 F4 O8 v4 l3-5tensorflow实现手写字体
7 e7 d' \( w6 y3-6参数初始化9 D' R2 m, e$ E9 n
3-7迭代完成训练
+ C" {" G9 X2 q+ K8 `3-8课后讨论
# d1 q% K: N, b: v& a. _7 B' l4-1卷积体征提取
0 V/ I: `8 o+ s+ B+ Y% O9 E$ i; M4-2卷积计算流程
; L% x$ n7 X$ j4-3卷积层计算参数; u+ Q) w I$ t/ ?5 X
4-4池化层操作/ i- F- W1 ^8 X4 l
4-5卷积网络整体架构
2 E+ Q0 \' R2 Y+ f1 @6 x0 ?4-6经典网络架构
1 Q; q ~' ^8 t' R6 i5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: p# g- y% m. I+ A$ x% h; B v$ C5-2使用CNN训练mnist数5 s8 M- J- |( S! X. l" e
5-3卷积与池化操作
3 @" M( a F# T* r5-4定义卷积网络计算流程/ A6 w& T$ G7 u- x s
5-5完成迭代训练$ S* A; k% K( g* H& Z
5-6验证码识别概述
/ H0 ~" n( I3 [" ?% Y/ D5-7验证码识别流程$ E" [+ J( b" p3 F3 T3 V
6-1自然语言处理与深度学" Y J- l0 q# }6 G
6-2语言模型
8 x# t7 b0 s) O' X4 C6-3神经网络模型: R. N! f5 n4 {& v- e: v
6-4CBOW模型5 e8 c- U. h: Y; U1 v; A, P
6-5参数更新
- J: n( K# n" s) a6-6负采样模型
0 T$ i/ D. D& u6-7案例：影评情感分类(数据: q3 ^% K6 d7 m: n/ d( i m
7-1基于词袋模型训练分类器
" ~. d3 ~7 D1 M3 o7-2准备word2vec输入数据7 ~2 { `& o% O( n* v) [; g) U7 C
7-3使用gensim构建word2
$ r7 @( F. r( E' j2 F7 y7-4tfidf原理
( G( Q( s& f S. l* ^* a9 Y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( S* I, Q5 l5 u! U! u' z7-6GAN网络结构定义
/ v/ a( C. O. D, A0 p6 }7-7 Gan迭代生成, P4 D+ }" A* N @
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 G9 K: d' n6 N) }8 f7-9DCGAN网络细节6 D' J6 J' Z, X8 n
8-1 RNN网络架构
F0 T! A4 i. c- f( y! P7 b- R8-2LSTM网络架构8 D# t, i! s* \1 l7 M, y+ r
8-3案例：使用LSTM进行情+ r2 s' a5 M) J4 J. k! u. ^5 I
8-4情感数据集处理
n1 Q2 f- n: D( N/ _# |" Z8-5基于word2vec的LSTM模型
4 m! A& j8 `; E$ S# D, w8-6趣味网络串讲（数据代
( U* K3 U) A" t8 A* h2 ` m [8-7课后讨论版- [4 o* o! B" J2 _/ O+ K
- B6 j2 q: s) L% d9 U, H
( i+ T7 S; i. U& H2 ]3 m+ v〖下载地址〗
% u/ n% B- b9 R- W2 r4 B4 c, ^" e+ o# W* K
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