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& c1 O6 _1 u! ?! o4 [/ p〖课程介绍〗
0 l% x+ x% {7 T3 d, A1 {3 @! |此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 N7 c( C7 g6 U: r
6 o1 F5 N& o$ Y, H" O〖课程目录〗
. J5 t C/ z. ]; w- q$ E1-1课程概述与环境配置
. X, t- H7 ?3 ?9 R& a* v4 c; J1-2深度学习与人工智能概述
3 r$ k5 ?) T2 F6 {1-3机器学习常规套路
+ U1 F/ D0 y8 [1-4K近邻与交叉验证. ~, h) ]7 |, G" b& {/ E2 p" l
1-5得分函数" _3 r% W% X1 u1 e g
1-6损失函数+ R2 c7 E }9 ]' |
1-7softmax分类器' q8 m [9 O8 k" H. U; o
1-8课后讨论与答疑6 t( O, i9 H5 Q1 {$ j
2-1梯度下降原理-
+ l* u/ C: I+ c0 ~* L, c2-2学习率的作用-/ G* K( Z4 Q. o
2-3反向传播-
/ t: W: i& _; B' Z; V2-4神经网络基础架构-: Y/ G1 V& g$ C9 Q3 J& l v4 J
2-5神经网络实例演示-' T5 j9 ~5 M2 F( z* D3 | }5 v
2-6正则化与激活函数
7 [" q, X. x& E, h$ p8 G2-7drop-out8 ~- c4 e9 S7 Y: j1 ~
2-8课后讨论
6 W0 x2 _) ~/ z# V2 m$ N3-1tensorflow安装
( A6 k1 \0 [3 V8 M3-2tensorflow基本套路
) {5 P, t$ Y1 n, r3-3tensorflow常用操作
) n5 F0 s: C& {) h" {+ s3-4tensorflow实现线性回归
3 a% J1 ]; y h, o( c! H3-5tensorflow实现手写字体4 b1 Z( C+ }# r7 f. G- T D
3-6参数初始化. Z0 }* Z) H# b
3-7迭代完成训练
1 k; ^ | V' v( V& i4 U: v9 Y7 J3-8课后讨论2 U& S) [- m3 Q9 F
4-1卷积体征提取1 T- I, e# w* C) Y6 ~" H! u$ ]
4-2卷积计算流程
2 M- m6 W6 c1 i3 Z4-3卷积层计算参数3 z: `# d7 h( }# \1 Z9 |$ m% D2 b
4-4池化层操作/ _. b/ m. K) Z- @
4-5卷积网络整体架构
% w$ \9 [+ C# k% F* l5 B4-6经典网络架构
% U# q) |' a' K# d& G5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
9 H; s Q) D- Z$ W* l% _5-2使用CNN训练mnist数; `: U5 h5 J+ W" [5 o+ l
5-3卷积与池化操作
+ A" v: S. O0 j5-4定义卷积网络计算流程6 t+ W$ M) y% C
5-5完成迭代训练 H3 A" C W! \( T4 u) I
5-6验证码识别概述 P/ G( U9 g+ X# S- b/ p( G7 B
5-7验证码识别流程' d7 G0 c0 r5 M7 @% j2 k# m# o* n
6-1自然语言处理与深度学. U: h' x$ _) q: s+ G
6-2语言模型! Y( n3 E4 C2 L$ J9 n
6-3神经网络模型
) x% u+ n! P3 v* x6-4CBOW模型
0 O3 \6 b0 L' \, L2 {9 V6-5参数更新
0 j2 k. n3 `9 ^* v; l3 m6-6负采样模型
8 x7 h1 @4 p. n# u) T9 \6-7案例：影评情感分类(数据
! l* A! e& t& z; y7-1基于词袋模型训练分类器
% b+ O( [; v$ A/ Y3 \8 B' B* n7-2准备word2vec输入数据% |" b6 l/ }8 I# m7 l
7-3使用gensim构建word2
8 H) O' `1 z W/ K5 G7-4tfidf原理
2 z1 [9 n' s$ p6 C% J, E W7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ a# Z5 u. S! V3 @) p0 c% h7-6GAN网络结构定义
0 X6 g/ k l8 d) l3 n6 w1 C* L7-7 Gan迭代生成
7 J0 Y) U: ?4 }1 `% B. j' u \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 Y+ F+ }- _2 l$ X9 L/ A5 G' _
7-9DCGAN网络细节
8 j7 k, J- v3 M5 y# _" ^8-1 RNN网络架构
" d( A; J4 S9 u. W. i8-2LSTM网络架构! f' C3 r) X6 E( i5 U
8-3案例：使用LSTM进行情$ H3 A( C( b' t: ]
8-4情感数据集处理, \" q2 U0 ]8 Z9 M! X
8-5基于word2vec的LSTM模型& c5 ~1 J# n! c3 g A F9 G$ N
8-6趣味网络串讲（数据代
T" V# p1 c. x8-7课后讨论版
- Y+ o: x- m; y7 e. w" x
; B! n- N8 J" h
- H; l# C# }* ]# @% c& R〖下载地址〗! ]& ~/ I& a3 I, I
. E: d! V2 d9 ]6 P; z' `" F
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