7 O: c8 `2 F* J' v; P
9 m& B& N$ @# c5 S! d〖课程介绍〗
& j6 }4 O/ U+ Z. u" N. z6 C此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) C- f4 z' ]& l
4 V( U8 A+ M3 p/ z〖课程目录〗3 |4 h1 ]2 w+ ]$ R8 ~
1-1课程概述与环境配置
( E( Y. [& x0 x" q1-2深度学习与人工智能概述
- @" P/ v# C1 q+ ?. f1-3机器学习常规套路 n- c7 _% }( x2 r
1-4K近邻与交叉验证) B f, q q) h% } k
1-5得分函数# r9 t& N' J. a0 q, w
1-6损失函数
! m7 y7 h% y" T( r0 K1 [2 t: S7 J* E1-7softmax分类器& g& i4 V4 W3 X* B9 x J7 q6 L
1-8课后讨论与答疑, z) r0 k) t1 \2 y
2-1梯度下降原理-# \ V! \; p/ E
2-2学习率的作用-
$ G6 q( @& Y6 w t& N2-3反向传播-* T$ b+ g) Z. R( V4 H/ \$ J, }: c
2-4神经网络基础架构-: w* Y( Y; e# b
2-5神经网络实例演示-& |6 d: \2 p& ^7 }3 T
2-6正则化与激活函数
! {; R0 y3 E5 ~; r3 y d# Q2-7drop-out
" c1 M, F) z3 W9 v2 B5 V% c2-8课后讨论
, t$ g: j2 N$ {6 R/ s$ w0 |* K3-1tensorflow安装" S- ~/ x$ z, b/ k+ r
3-2tensorflow基本套路
]5 _5 `: Q$ p4 k J/ h3-3tensorflow常用操作
# m4 C& G+ g6 X5 m1 O: T3-4tensorflow实现线性回归( t8 }' \/ \6 K. O$ ]7 K
3-5tensorflow实现手写字体! W0 z9 m6 p' q
3-6参数初始化
# a& U. w. U$ q3 @. N3 O5 o3-7迭代完成训练
( x3 t: [! @; G3-8课后讨论
$ q! R7 ~$ T' t& Z$ ~& c5 |6 i/ N# Y4-1卷积体征提取
% h! }, K7 M0 [! y/ l4-2卷积计算流程
. N& [6 ?% u; k8 F4-3卷积层计算参数
) f1 @1 U6 p6 l- _% J) | A: F7 ]4-4池化层操作
4 m8 n( D4 e I: P* w( Y/ H4-5卷积网络整体架构3 l2 {# Q! }1 k# E
4-6经典网络架构! H z# e; @( ]% X
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; \4 G6 Y( ?) v& Z4 i4 y5-2使用CNN训练mnist数
. U( X+ w% Q; x4 U* _4 z, ^3 Q5-3卷积与池化操作) N4 o$ W* _9 o. U2 ~( Y$ w$ A7 ?* [8 H
5-4定义卷积网络计算流程
0 _& L. p+ I' e1 F' ^5-5完成迭代训练) e% c/ y, n1 p' J) S \
5-6验证码识别概述3 S5 p& \, J2 p7 _- n4 F
5-7验证码识别流程
8 O) G2 y D ]8 v+ b" s7 d6-1自然语言处理与深度学/ [( E/ E3 {5 q6 r% b) f3 V
6-2语言模型
, i! U q: G9 A! G5 R0 z- X6-3神经网络模型" B( V$ x V! {( c- _- ^8 h) ^
6-4CBOW模型
4 B( q9 ~5 A0 y0 [6-5参数更新4 @7 q9 d! ?6 E& n& Z+ t
6-6负采样模型) P3 n# g! k9 V/ ?4 F W# S7 z u+ o
6-7案例：影评情感分类(数据
( K6 t2 _" s' o4 {4 e4 d8 T/ R' K7-1基于词袋模型训练分类器" [2 W @" W: X
7-2准备word2vec输入数据$ Y+ q+ j/ w* c8 x8 h+ C! a
7-3使用gensim构建word22 ^" f- A+ J# q% e" y; p6 X$ x
7-4tfidf原理# ^" c% f: T/ ?/ h3 E
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 e* }7 E- h3 V5 k+ x
7-6GAN网络结构定义; A6 e' s0 v3 r r. W6 J
7-7 Gan迭代生成6 n" D% S9 G. Y" _1 Q0 m; G, K- R
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' t) G" N" n8 s0 \: K7 Z$ k: F
7-9DCGAN网络细节3 w6 @& p: G, X& M4 U: h" v+ U7 n
8-1 RNN网络架构: i' o+ p: r9 c5 P/ O5 k
8-2LSTM网络架构5 k3 r: C( O! G4 k- w
8-3案例：使用LSTM进行情
u5 `7 p6 Y# a* ?' q! B8-4情感数据集处理
% z: q b9 V6 Z1 m8-5基于word2vec的LSTM模型
1 X# m, z8 k& p( W6 G4 W8-6趣味网络串讲（数据代
$ C5 a& {( [$ F8-7课后讨论版
" D! {. {& `* M, d- W7 s; ?+ N- L- l: P3 e! F8 ]
' O* B/ X) G$ ]* k
〖下载地址〗! a! Z' H3 o5 t; m% C- {7 a
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