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' t) a; H6 N3 G2 z- H3 {3 |〖课程介绍〗
' T+ Y5 f+ b+ A$ b/ q; [* c此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# K& P. X! g! D
* ~1 X: q7 S+ f9 d〖课程目录〗2 C. j( Q: ?. L. c) a# F6 h4 i
1-1课程概述与环境配置- e% B& r/ T" L, \, l; o
1-2深度学习与人工智能概述. V1 v% Y5 X+ a' G F
1-3机器学习常规套路
& `- o# ]# K: _: v# p. x1-4K近邻与交叉验证: G/ d2 E3 { x
1-5得分函数
' l7 k" I9 u% b0 t6 ?8 F! Z1-6损失函数# s i0 z' _% X6 f* U6 E3 Z4 |
1-7softmax分类器6 j( c8 b. e* J2 M5 N7 Y9 j8 |
1-8课后讨论与答疑
- L+ X$ K" P) n% t. c! @" s* W2-1梯度下降原理-
' G; c" W* l( w' J% z2-2学习率的作用-. c) V; c( y2 a' t, E
2-3反向传播-2 R' v) D `& F* |6 O. P
2-4神经网络基础架构-& H7 p$ ~, g g+ I
2-5神经网络实例演示-# g* A$ r1 y$ ]9 E2 l" [
2-6正则化与激活函数
: a+ \; x- O+ U7 o! O; v- _2-7drop-out1 |1 `: `% x! X, Q
2-8课后讨论
7 L, y0 C4 H% a4 q3-1tensorflow安装
9 {/ U) d- [% H5 ~/ v8 ~3-2tensorflow基本套路
# e% T) c' Q% _, I* E) I" q$ J0 u0 E3-3tensorflow常用操作1 X- F& v' e- P
3-4tensorflow实现线性回归2 d. V% w. b) Q5 y. O s
3-5tensorflow实现手写字体5 `7 h8 b+ o7 T3 H
3-6参数初始化* Y- L+ _! U# t" J+ E3 H) r
3-7迭代完成训练
- `2 }" `3 z: H. I, }# [% E3-8课后讨论
- i0 e3 f. o5 a8 R6 u: v& V) Q" L. g4-1卷积体征提取
, y, w0 n6 F5 o. N7 F4-2卷积计算流程$ } p9 H# m: b+ l2 v$ I
4-3卷积层计算参数, w- i' \, D4 L5 e: L
4-4池化层操作! ~9 g2 U& \* V$ ]0 @- h* {1 S
4-5卷积网络整体架构! E' V0 W! S- t! ]8 F$ S9 L: E0 y
4-6经典网络架构
0 q: z( C6 }: b% ~# B' ]5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* S/ @: w$ Y: |5-2使用CNN训练mnist数
: G! s/ r$ s# ~0 M2 t7 G5-3卷积与池化操作% M+ b. P* Z% E8 Q
5-4定义卷积网络计算流程
0 ?; h9 j6 n4 s7 d. A5-5完成迭代训练5 s) s- N* E ~3 ?9 P' Y1 \" `# K7 v* b
5-6验证码识别概述
- s* U/ D# O$ h6 `9 Y) V2 b" w5-7验证码识别流程
; B" y! s k, q- D6-1自然语言处理与深度学
V5 x7 w8 h# L2 @0 L; x6-2语言模型
. A8 l& ~; d: U$ N; s( [9 T6 a6-3神经网络模型
0 G: l% |+ U1 |6-4CBOW模型
, \4 j6 s4 L0 d" }6-5参数更新4 o/ }6 d% t* m: ]/ M f( W0 L
6-6负采样模型( d1 _2 r4 s% Y4 q* ]- B/ y/ u7 w$ |
6-7案例：影评情感分类(数据
7 N* N/ v s' |3 U K7-1基于词袋模型训练分类器% d8 n' \# w- S+ p0 ?2 W
7-2准备word2vec输入数据
) E1 L1 T' [7 C1 N j1 V9 J' g7-3使用gensim构建word2
0 d1 ?! Y) j: C+ t' h7-4tfidf原理0 G9 j: P" k5 m3 g; v5 g
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" i8 ]- ~9 v' Z5 |7-6GAN网络结构定义- G- H X& m$ R% b5 z
7-7 Gan迭代生成+ b" V. k0 |. l+ O7 t. l
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" O/ c* W, o. K1 j ~- \7-9DCGAN网络细节0 W4 [: I4 O1 ?- N) ^ f' |. }
8-1 RNN网络架构. X+ `0 Y' E, S
8-2LSTM网络架构
% k9 J* [. z0 M+ `7 c8-3案例：使用LSTM进行情
3 @9 \$ x* F- _, A4 }9 z5 I9 @; b6 ?5 e- L8-4情感数据集处理- Y3 {4 m8 w. \6 i. D
8-5基于word2vec的LSTM模型8 |4 z$ ~2 [6 L$ [- [# {/ q
8-6趣味网络串讲（数据代 O& f; l# `) Z! D9 T9 Y
8-7课后讨论版7 f! ~2 i# B. r2 i% m8 l g
7 ?8 c7 P/ D6 m9 Q9 d2 U2 }" w0 b( s
- g2 A1 B% m/ ^+ a3 q〖下载地址〗8 i! r8 f6 E5 I2 p5 F5 y! o
n9 u# d9 b! H! a
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