5 x9 n. i; M. W+ V# p! C" b; r. z& U7 N# C0 R( z! m) }, Y& K" ? r" y
〖课程介绍〗
; k3 T R/ E* H1 N/ T此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( o1 O7 [6 q3 L) N; `
4 X9 X3 d7 P/ y Q b5 ]5 f9 ?7 Q〖课程目录〗, q" d+ S) L) b7 o: z5 w$ a1 e
1-1课程概述与环境配置: v- y/ Z4 ]3 W! q, N' `
1-2深度学习与人工智能概述
/ B) `9 u0 W/ f* i) W3 X7 g9 L' E1-3机器学习常规套路7 h' [/ a' [9 y4 J& e8 o8 {
1-4K近邻与交叉验证( v5 J2 `+ i7 |# [( e# P) p" b# @1 y- d
1-5得分函数
2 n: J1 _9 ]$ y+ O+ V! J% E4 N: }$ Q1-6损失函数
1 p* j# r7 i; D+ y4 J1-7softmax分类器
. H/ K& k0 T+ C( r1-8课后讨论与答疑
8 Z, R5 t8 q/ [: y, g2-1梯度下降原理-, M' c) q. U/ `( w
2-2学习率的作用-
5 U( d- U _& O. Q1 |2-3反向传播-
1 C: @( D% q/ [0 P; a# T( A' B3 e7 _" G2-4神经网络基础架构-5 u7 t7 T9 [9 P2 c1 [8 @
2-5神经网络实例演示-
- ?. A9 X0 z/ j5 q0 V& Y2-6正则化与激活函数+ a9 p# x7 R5 n' t, J$ W* y F. m
2-7drop-out7 O* r! ?4 c/ l) f4 G
2-8课后讨论2 S8 A' a/ n& G% n, ~+ M! F% Q
3-1tensorflow安装
! e; h& F8 \! V3-2tensorflow基本套路
$ s! _4 k/ [, T$ w" l+ T. u3-3tensorflow常用操作 i2 Q& Q N+ P
3-4tensorflow实现线性回归2 U5 {% ]9 Y& ^( y$ n3 G D
3-5tensorflow实现手写字体
3 G9 J/ i( d7 b3 C3 V2 B3-6参数初始化
: S0 ]& j& F r4 p3 u2 r3-7迭代完成训练
. b. G+ D6 l! G9 @6 p3-8课后讨论
$ @, Q7 I% I/ h8 ]6 H& B2 _2 }4-1卷积体征提取 b. N' p( R: Z2 b* K$ h0 G
4-2卷积计算流程
8 q4 r7 c! i; b6 `+ ~4-3卷积层计算参数$ w- J* x& q4 }5 h% O y
4-4池化层操作
. K- z- _, W4 c8 M" E4-5卷积网络整体架构
/ t' d. N" f( R* x4 i% o* G& u1 q2 r4-6经典网络架构( z) O0 X4 _2 _ @
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- w9 ?/ x* T$ z1 v1 q5-2使用CNN训练mnist数$ N4 c, C- o% C3 R p. i
5-3卷积与池化操作
& O. N$ p* y- E! Y! |8 s5-4定义卷积网络计算流程+ Z/ \4 K- r2 y+ z
5-5完成迭代训练
" n- e) `0 c; I& u0 c/ a/ n5 C5-6验证码识别概述
b% ]( l2 {1 T. y5-7验证码识别流程
7 e5 }$ p$ g! `- o' B6-1自然语言处理与深度学
5 v! E) x; T. j# |# e0 L9 e6-2语言模型2 @6 }# ]+ a/ \5 j7 [8 f
6-3神经网络模型
1 w5 a$ C! s; X) C# ^; G6-4CBOW模型0 F: a1 k. j" P' e
6-5参数更新9 x) Z; ?, {; [# d8 u, N& q
6-6负采样模型
3 Z; j( e# _8 \$ q9 u* H6-7案例：影评情感分类(数据
- b# F- O5 e# j# T7-1基于词袋模型训练分类器
* F5 v! T) @4 u7 v0 U, q4 J8 b7-2准备word2vec输入数据
2 I3 a( c8 E2 J6 d0 F7-3使用gensim构建word2, s8 r" B/ W/ h4 F4 I
7-4tfidf原理+ \! k7 M% \+ V% k$ X- u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. Y3 N( ?8 X2 n! I6 n7-6GAN网络结构定义
5 ?$ @( ]- s0 M& P' x- h7-7 Gan迭代生成) Y1 p2 \' ]* K) B
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 x. U- ~! W8 y/ V+ S( u: P* W8 d
7-9DCGAN网络细节
0 u8 A0 e1 \1 V( j& g$ X$ J8-1 RNN网络架构* i _& ]; Y: C7 _
8-2LSTM网络架构
0 ^0 \6 ] {; U# _' x N, U3 a$ u* o8-3案例：使用LSTM进行情" o$ w7 M' x0 A- j# D+ N9 A2 A$ d
8-4情感数据集处理. u, X$ M2 Q. m4 y9 g9 w8 k
8-5基于word2vec的LSTM模型( d1 \4 c1 Q7 ]) x1 v
8-6趣味网络串讲（数据代
4 N" R& @' v$ `, V+ ~6 T8-7课后讨论版
7 k# m% T9 h/ s7 Y; A! E" _; I# q( s
* `$ G6 D8 ~+ n' B" t〖下载地址〗
6 c: w& x; c3 q' G3 d: H
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