8 I* V0 Y/ D" \. U) w8 z5 S5 s3 Q f% r; w
〖课程介绍〗
) V4 D7 |/ _4 Z/ G; p2 s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 Q0 ?. m) `" A/ M8 a5 h k
" _& e) A; H+ t# m+ [〖课程目录〗
: K; c- G4 v5 @' F1-1课程概述与环境配置3 F! L$ E/ Q" f8 \
1-2深度学习与人工智能概述6 J7 Y ?" G h5 o" C' v6 S
1-3机器学习常规套路! @% V3 H7 `; G7 H+ K$ _2 X8 m$ b' x
1-4K近邻与交叉验证6 m0 Q$ @. E. W5 a$ u- [
1-5得分函数0 e0 x( J: c; n7 C/ q( `
1-6损失函数& B/ ?* y( S. x/ g( f; P# d
1-7softmax分类器0 _5 z% D* x' J4 ~8 h; I5 o c% D
1-8课后讨论与答疑) L/ w# [5 [/ L* N$ E
2-1梯度下降原理-" m- Z r" ^3 T7 i' z
2-2学习率的作用-0 t+ q$ t$ m" Q. X
2-3反向传播-
( B0 ?; d- ?7 Z" v. C2-4神经网络基础架构-/ S% s: B" B+ e+ }& P* r
2-5神经网络实例演示-
/ Z& n6 u3 B; K% W: o2-6正则化与激活函数3 M( m) O! _0 A9 w$ r
2-7drop-out( A( S6 I) A f3 A7 V& _; P2 f; k
2-8课后讨论
+ P' f% w- B2 w. {3-1tensorflow安装
5 U1 M( h) O) C: U+ Y) b: M3-2tensorflow基本套路% R& ?- a6 o' W: e
3-3tensorflow常用操作% t _3 p/ C7 Y+ u- w* l0 `& l
3-4tensorflow实现线性回归. P1 ~& I/ l V/ a1 D! C
3-5tensorflow实现手写字体9 g0 }# U) |) [ j' N2 ]" ]
3-6参数初始化( e9 g2 v' o( `( r+ A- U, Q6 Z: [
3-7迭代完成训练
7 b% e& k* u/ u+ w3-8课后讨论* W. H6 i1 m5 i
4-1卷积体征提取- Y! h6 X. m M0 e* X; P* |' t) @
4-2卷积计算流程4 r+ p& q8 T0 t. [! V$ I9 C) d
4-3卷积层计算参数' W$ D4 e4 a9 m. A: I5 W
4-4池化层操作
- D! X9 z( B, {( d* K) S4-5卷积网络整体架构
, W8 F$ Y& G3 A3 U5 j/ m \* r& p0 h1 `4-6经典网络架构" V2 v* i; ~1 R( a' o6 U
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
" y$ v6 H# r% I# V5-2使用CNN训练mnist数
% T$ L* e3 b( P% \; O. r5-3卷积与池化操作: E$ I9 i1 l7 Q
5-4定义卷积网络计算流程6 g( e- U+ l* r j' p1 K0 z. B& e
5-5完成迭代训练
3 Z( e$ o3 @3 W% t I' R* _; @5-6验证码识别概述" p+ N1 u# [8 q8 u2 ?, C; S
5-7验证码识别流程
& ~7 [! T0 H6 o/ u; M# w6-1自然语言处理与深度学
1 S, ^- i6 A: ]. M; S6-2语言模型( @ N0 u; g) G( _
6-3神经网络模型
[# \& j) V; `* X9 E" K6-4CBOW模型
( H; `, a+ |% z! B6 ]' i$ r9 A, Z6-5参数更新
9 @" ?- w( g- J9 a, m( R7 ^6-6负采样模型, [0 F* R9 N+ T. _& b9 q; P& Q0 J5 O
6-7案例：影评情感分类(数据* }( a) r% ?- y: U" B7 O
7-1基于词袋模型训练分类器( \) x" O8 Z% M2 |3 m
7-2准备word2vec输入数据1 M' Y) p# w$ n* U1 ^( i7 O
7-3使用gensim构建word2
, {( @; y; I: m, T0 [/ `' X# ^7-4tfidf原理
_( @% q: k+ T( \. ]" K1 T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 c! }$ j+ j0 q7 J
7-6GAN网络结构定义. Z& |, x$ C V
7-7 Gan迭代生成6 J; e/ u* |+ b9 U2 P
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. Q$ d) S; G8 f. \8 ^) m
7-9DCGAN网络细节
, b& D5 ]' |/ T8-1 RNN网络架构. z1 H' Q' x1 B$ e
8-2LSTM网络架构; o/ v& c" p* B v* V
8-3案例：使用LSTM进行情
/ ]/ ?8 A3 h1 K: X8-4情感数据集处理
$ I$ s2 E# Q' j3 s* E8-5基于word2vec的LSTM模型
( X4 {4 P2 l) r6 c& h8 t2 ^8-6趣味网络串讲（数据代
8 _4 ]2 } k5 ?6 _- I; y8-7课后讨论版
6 Q- ^; H7 _/ U3 z
7 R2 _/ R" i m. E4 U
8 |3 ]/ f+ H" Y. i8 ^〖下载地址〗
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