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: J* w8 X1 u% @〖课程介绍〗
# W" Z, C% P+ t- K; m" Q" S# B1 r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战5 m6 y5 F$ ~; J6 F( f/ O" v
" l0 Z" F/ g* G$ Y( h〖课程目录〗
3 ^4 w9 x4 b, }$ e9 C1-1课程概述与环境配置, h7 ^$ x! j" o# {( \; m: ]! G
1-2深度学习与人工智能概述+ R- r! r8 Y2 j; S( }
1-3机器学习常规套路9 j5 i; w6 c* [$ F) P% y
1-4K近邻与交叉验证1 e9 F# S4 ^" i
1-5得分函数
; Z- W0 `6 j; v" u2 h$ ]$ ?, Q0 }1-6损失函数
& q( L# n2 p/ b1 B M8 b1 g% e1-7softmax分类器
3 g* @. d! j8 a9 v c$ r1-8课后讨论与答疑
4 v$ U* E' m% I0 X1 |# `6 G" z2-1梯度下降原理-
$ P0 s$ V' Q/ Q, d2-2学习率的作用-
, V& p: p# f2 J2-3反向传播-% m: c. K; A3 _ i/ O5 _
2-4神经网络基础架构-
$ ~8 f* \& W( H7 K; m- L8 G* y- v2-5神经网络实例演示-
2 j- g+ \! Z/ }6 x2 f2 A" ~/ E, S2-6正则化与激活函数& `+ l- L7 |6 t% J. d9 [
2-7drop-out* a2 j1 y6 m/ d9 \( Z
2-8课后讨论
" ~- j2 Z/ C0 E; z* T0 b: Z3-1tensorflow安装
( l' L7 m' ~% \$ ?3-2tensorflow基本套路( J8 R0 i8 D4 z6 I% H" l
3-3tensorflow常用操作, G* e9 u7 ^4 q* c5 z
3-4tensorflow实现线性回归
0 X' z5 E- x5 N' m4 T& L3-5tensorflow实现手写字体; V8 X+ A5 ~ C
3-6参数初始化- m! `7 w& {$ D s6 R; Z2 L {
3-7迭代完成训练
) P& R1 P0 W; u& }+ l9 w3-8课后讨论
5 z8 i2 H% L: c q1 Q$ U! G4-1卷积体征提取8 o: D8 ]' ~/ F3 `- X: z; R2 n
4-2卷积计算流程
" X; W0 m3 ?/ a* x4-3卷积层计算参数1 r; N6 S4 S5 L2 v' r$ n
4-4池化层操作: T0 k f& d ]/ }1 i
4-5卷积网络整体架构
1 X V$ z4 H" }% a! o4-6经典网络架构2 X6 |( K y+ q7 c( B
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 R1 u# R2 s2 C4 _2 | l0 |5 M5-2使用CNN训练mnist数
9 ]: W( c+ f. ]4 M! J6 Z$ X5 G W: x5-3卷积与池化操作4 m0 _. n% d+ q& D+ N$ a
5-4定义卷积网络计算流程- b7 ?2 n2 p9 O- V9 `. ?+ x; s' g& S
5-5完成迭代训练+ P. H- E! |/ k8 D2 \- t" F. B" o! t
5-6验证码识别概述5 Y, n. [8 X7 W' |
5-7验证码识别流程
( r; l( u9 v$ S! o9 m) j$ O5 D/ W6-1自然语言处理与深度学
! u* u! j* A& v+ { m) a6-2语言模型: I1 G4 Q; W/ E$ g3 \( o
6-3神经网络模型
0 d" ~, D( d0 }; t% V, h6-4CBOW模型: n( A3 w' P7 ~) d5 y
6-5参数更新
# y9 \; N6 j2 _6-6负采样模型
5 q1 u( S( U" f3 {6-7案例：影评情感分类(数据4 e) ~ C5 n6 `4 j5 E1 K) _
7-1基于词袋模型训练分类器- S) V* e8 K4 }6 s% f! g5 ^) v% O6 o
7-2准备word2vec输入数据+ E' ~( p+ h; E' F6 G: t
7-3使用gensim构建word2! o0 d$ P- C- ]1 v: z' w
7-4tfidf原理) ~1 I, A. [# ]( v7 D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ ?& Q9 X/ `, | ?* I& e* a
7-6GAN网络结构定义
, c* X a. ~; P! M* f7-7 Gan迭代生成
4 {# Q* V6 b* T! k; ^7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ S$ _( J) \/ w) d: ?8 m0 k
7-9DCGAN网络细节6 S, u, r1 h4 x+ X. U4 b
8-1 RNN网络架构" G% h$ {5 L: O+ g
8-2LSTM网络架构
9 Z6 k" U1 s4 W# L( ~9 ^; Z5 F p$ ~8-3案例：使用LSTM进行情
+ w% q3 ]2 X; b8-4情感数据集处理) k2 ^2 U/ Q$ ?* j
8-5基于word2vec的LSTM模型 j4 y" A) B* U* x4 {( ^$ a+ l( V6 n8 G
8-6趣味网络串讲（数据代
, l/ T# F$ Z2 b+ r% o3 _+ @ }8-7课后讨论版3 {* F, Z' x' h0 y9 Q% C
8 L6 m8 K8 E, q$ }. A+ g
; r# E. i' R5 T7 [! |+ T. Z& o〖下载地址〗" u( c) a- Z* e6 v( z. Y7 P
( z0 |) q; w$ ?
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