0 B& k+ O2 }; J2 v- f1 A4 O
5 [0 y6 r L1 J# T/ _1 x* |; B〖课程介绍〗
2 T) w! P; a) }2 E/ S! H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 a6 U) ~2 F. l
3 {' ?* s' V" z. X* h/ v〖课程目录〗# G0 b+ U; j* ^6 H( x: O2 u
1-1课程概述与环境配置. Q; M* b2 ^+ U0 H1 \0 ^
1-2深度学习与人工智能概述
8 x# z, u$ X5 j1-3机器学习常规套路- `/ h- ^- _' g' Y7 `
1-4K近邻与交叉验证+ ?6 U/ G; f1 u W8 @. ^$ ]
1-5得分函数
) J2 q7 E& c9 L1-6损失函数
5 h5 A( E; t& O) m: w1-7softmax分类器
5 w# I. q) f7 \! s) e/ o8 Z1-8课后讨论与答疑& h, g* p/ m L/ z$ }& |& q
2-1梯度下降原理-- w0 \& O! B6 H) D; Q; Y" u% M- r2 G i
2-2学习率的作用-
( Q, L! b+ [8 W2 j9 l5 r7 c2-3反向传播-1 a8 r& k @9 N$ w
2-4神经网络基础架构-
4 ?$ p& N$ s% M" K4 J( O2-5神经网络实例演示-& `) a0 d4 H7 i7 ?% H8 d+ W
2-6正则化与激活函数4 N4 m. P* x; A6 x D0 } {
2-7drop-out
& T2 w9 k2 m4 p2-8课后讨论
' L% k! I _7 t9 U) I: S4 n3-1tensorflow安装 M9 d* S: J* y- ~
3-2tensorflow基本套路
% r! a: I) z0 I7 t, W8 h3-3tensorflow常用操作
6 a) i, I$ e' E( Q3-4tensorflow实现线性回归" C: Y% E% o% M
3-5tensorflow实现手写字体0 @" r" o0 m( q* N8 v4 q
3-6参数初始化
, T3 j+ D4 ~: _- |% o/ t& W3-7迭代完成训练
7 i( k5 R6 i1 r' ~" r% W- U" W4 C3-8课后讨论+ r4 S1 X- ~3 y. K9 Z
4-1卷积体征提取; q( ?( P _* Z. o7 T
4-2卷积计算流程- }8 g5 Z% Y) o S/ o
4-3卷积层计算参数- {3 y9 @& K/ v j2 ?& s. h+ q
4-4池化层操作( U1 N0 G9 Y/ N
4-5卷积网络整体架构
4 a9 P+ C3 b* T% d% v1 H" c4-6经典网络架构
" ~' G, e2 ?1 u; x2 T" ], j5 k# y5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 A, a; i& e6 l# V2 r+ N+ [5-2使用CNN训练mnist数
- `' x# L2 ]9 R& I' Y* L5-3卷积与池化操作
/ }5 X+ c3 b/ [$ w- C5-4定义卷积网络计算流程
, R+ H9 H; E4 f' T4 V5-5完成迭代训练+ Y- h6 ~8 H0 `4 e) F
5-6验证码识别概述
9 }3 z* b. p. \ n3 \4 _9 g6 Q5-7验证码识别流程6 j( e2 z) \( B* Z) i0 o
6-1自然语言处理与深度学
" a4 X+ Q1 P. M) U3 i9 v0 g6-2语言模型, B1 @6 F& t! Q
6-3神经网络模型' M+ u9 T5 X- R$ y
6-4CBOW模型/ y8 k8 P; a" q& J. S
6-5参数更新
* r" `+ W c# c6-6负采样模型( r- Q. u( b* t8 Z1 ?% K- y0 `/ V
6-7案例：影评情感分类(数据
' f( ~- s* G* Q& s9 v. D7-1基于词袋模型训练分类器
* S- @! ]& p7 @1 x% |% y$ c; T7-2准备word2vec输入数据
, |; G7 m7 q/ |) _9 V2 a3 }0 ^7-3使用gensim构建word2' a1 [. @+ x* I- A! H
7-4tfidf原理* s* J# \5 X( O4 W. r3 M0 `) h2 a4 u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 H. F, S3 s* m8 i" b; w
7-6GAN网络结构定义
% @: y; t; m+ D: y* K* U& h* h7-7 Gan迭代生成
9 S( f0 H0 s- o: m' M$ W7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% U1 `0 S s- H& k/ y1 x
7-9DCGAN网络细节
- k2 j3 y0 L8 S8-1 RNN网络架构' r- W0 v0 M0 _7 S3 \
8-2LSTM网络架构
x0 r9 E0 `: |6 ?% g8-3案例：使用LSTM进行情
1 }. T; `3 z: k: m- K5 X) q! c1 k, w8-4情感数据集处理" p" E. H5 S5 `* ?
8-5基于word2vec的LSTM模型
( n; T& ~5 ]; P9 `8-6趣味网络串讲（数据代
2 A& O9 _, q* B, ~$ V5 u0 e8-7课后讨论版2 Q. ^- U, m8 ` W
( R4 ^3 F2 S* Y7 ]- B
1 E$ o* g$ O- H5 U, a/ h3 \: [〖下载地址〗* b; e; \7 a: X
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