9 y `1 U4 F7 h1 m+ Y4 S4 g) Z( L& c
3 Y* ]2 N9 D) ?% p〖课程介绍〗6 ^# Y% H! ~: d6 Y% n) g; m/ Z5 ]
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战: O- y v% Z0 Y! z& h: c
3 x& C! y# d6 r8 \! d8 ]. _9 m+ G
〖课程目录〗
; H) m# W8 E6 C; m1-1课程概述与环境配置' F( `+ L: {1 s
1-2深度学习与人工智能概述+ n1 A& k b; R2 D9 F7 K% U5 ]
1-3机器学习常规套路
' S+ F7 e; N9 ^+ ]# u& k% e4 M% Z1-4K近邻与交叉验证& U6 f1 L; U# H) ^
1-5得分函数
8 W% L/ ?9 m) e1-6损失函数7 x& K5 h( X) Z. j
1-7softmax分类器* g! K$ ~& B2 b! X# c4 g4 o" c
1-8课后讨论与答疑 w2 Q2 C; \: X* N/ Q
2-1梯度下降原理-
/ e* t) f: j( X$ Q3 o- ~" s4 r1 a E2 Q2-2学习率的作用-
; z) @# f" |6 l% e2-3反向传播-
; b- a0 S$ Z9 q& m4 E2-4神经网络基础架构-
* i: h; j" ?. g. e, f5 D) M2-5神经网络实例演示-
t) H$ V+ g4 f% c2-6正则化与激活函数
9 d9 x7 H+ M0 ]* x& @2-7drop-out
/ A$ ]0 D. j& M; X8 X" U/ L2-8课后讨论# a& ^* p, E7 ]8 X. G8 ~" ?+ o
3-1tensorflow安装# l) q/ I& y, h: A
3-2tensorflow基本套路 W+ G0 E6 r0 p5 }0 B
3-3tensorflow常用操作$ Q" u/ ]* S5 S0 _
3-4tensorflow实现线性回归8 D8 k/ ]* ?; _8 _
3-5tensorflow实现手写字体
2 y B. h4 `! C- W/ @" X3-6参数初始化
. Q- y9 Z' p" M& Q) s3 \3-7迭代完成训练' n8 x" h8 p- S7 m- M
3-8课后讨论5 I! Z1 P. e ^- F
4-1卷积体征提取
- y3 V1 k/ f" }1 H0 Z. \6 `4-2卷积计算流程
* d8 J1 K/ L5 J U) Q, D7 P2 w! ]3 f4-3卷积层计算参数1 m$ K/ W$ o% c3 J3 }# V( k
4-4池化层操作8 ~8 h7 J, I: p) X3 g
4-5卷积网络整体架构
0 `4 S+ L) X9 [; J" S4-6经典网络架构2 {3 \6 S( B: k# V0 H
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 \* R D1 E( M3 _- Y! u5-2使用CNN训练mnist数
* g# {# V0 j0 A4 T- w# E5-3卷积与池化操作' i X: a8 A) n- e0 G; W
5-4定义卷积网络计算流程! P& ^* m I3 _7 t: t1 s$ Y
5-5完成迭代训练+ \! [0 g: c7 Y! e9 Y) Z
5-6验证码识别概述) O6 ~ f+ l* }7 V1 @4 e1 G/ r0 N; e
5-7验证码识别流程6 L% G$ }+ V# ]9 d1 A% A
6-1自然语言处理与深度学
+ N; E- U5 p, O& \6 H# g6-2语言模型$ R0 Y0 O: n3 E6 w. ~3 s# Y: G2 W
6-3神经网络模型 ]6 {* i# C1 y# b6 M8 c
6-4CBOW模型6 G: |4 T! y$ \$ B: ?' t
6-5参数更新8 \5 G0 D- \' U' L, j6 i1 t
6-6负采样模型6 g; a8 V& q) N/ @
6-7案例：影评情感分类(数据+ Z& r: u2 ` J% T- y+ |
7-1基于词袋模型训练分类器/ F5 `+ i( A+ s% }7 d0 E
7-2准备word2vec输入数据
# J( E. R- Z2 _4 u3 U8 R! F, i6 V7-3使用gensim构建word2
6 ~, j& P4 |3 L( ^, T& G9 O7-4tfidf原理
2 t* S, Q# ~% B- }- m8 l2 f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); M/ t( A ]$ p: i2 m. @ G; S
7-6GAN网络结构定义& J4 @5 B6 B1 ^8 \1 ?0 u
7-7 Gan迭代生成
- f; z0 m8 k. I. |0 @' p7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- o2 Z# R/ R; m4 F* `" ~$ J3 b7-9DCGAN网络细节! Q9 K$ r" q) z0 ]' U0 v/ \
8-1 RNN网络架构1 T& u( }/ p$ K/ W9 F
8-2LSTM网络架构
8 B: u8 N0 j4 P2 G% G8-3案例：使用LSTM进行情
5 x! q* i1 _0 u" C# |& N& z' m) n. ]8-4情感数据集处理3 e* x- ]6 h6 b/ @" i8 N. A
8-5基于word2vec的LSTM模型
, y t3 J' W; `9 R+ F& ?8 g8-6趣味网络串讲（数据代
9 k! Q7 s- Q3 e* V- {# \+ G5 _8-7课后讨论版
& M8 n- M& A- \$ G a n) \
" D6 S' ~' a/ I2 w+ ?: j3 Y
2 s# n K a/ n2 Y4 ^ R〖下载地址〗 g0 F* D3 H' e% s. h
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