0 K7 \( u- t* j6 z
8 Z' l# n C) \/ T4 l, _
〖课程介绍〗0 _0 ], y9 W: T) i
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 X. y& L+ g1 t
; u& h0 I6 `# s/ [3 ?4 b〖课程目录〗
9 I, l% V; z9 ^- e( z1-1课程概述与环境配置
& b* u' c) c" s! W8 F" T* g1-2深度学习与人工智能概述
. l) M9 F$ f) M* T3 u' f. B1-3机器学习常规套路
2 A& h+ L+ C$ `9 [3 K K8 W! G1-4K近邻与交叉验证
4 G+ l; h2 U1 ]4 f$ d- G, C( {1-5得分函数5 b. ?, j$ c7 f9 F# _
1-6损失函数
. O6 ^/ x y$ }% X- p1-7softmax分类器2 h* F' { M9 |7 @5 R& k+ v1 r: P
1-8课后讨论与答疑, v6 K _0 g4 m; A' X1 {& j, Q/ d
2-1梯度下降原理-
- ~$ m4 H) `5 C% I, j2-2学习率的作用-4 C0 W" P3 f5 t, m2 O3 B
2-3反向传播-
! j7 a7 `: j/ w& j/ T- I/ u2-4神经网络基础架构-$ D5 w# f! C0 L+ ^4 H
2-5神经网络实例演示-8 B+ L, o7 ?0 C4 C2 \" T$ x1 t
2-6正则化与激活函数
( H; T& O! N/ f2-7drop-out4 |) |5 p2 S4 }0 ~% Y% E6 o
2-8课后讨论
, @8 D1 f( D4 L7 E7 t9 q) j3-1tensorflow安装
( U% s& v% m z$ _, l) t, b3-2tensorflow基本套路; g0 k! d) t$ i/ [3 f& g
3-3tensorflow常用操作" L# B k, j% c
3-4tensorflow实现线性回归
4 N t( ]/ w. L6 M$ W4 |3-5tensorflow实现手写字体
8 s, p0 t' C+ @: A3-6参数初始化/ K% G7 T& O- w: X& I
3-7迭代完成训练
/ q) H7 |: z' A3-8课后讨论3 t7 U5 c$ y+ I
4-1卷积体征提取) X% B- a# ?& i# \; Y0 i5 D' _# f
4-2卷积计算流程
/ {1 ? | ^' {* E$ e4-3卷积层计算参数2 K x, D. A9 Q6 U6 }2 S+ ?3 Z* O
4-4池化层操作
" G6 x3 \# m9 F0 M4-5卷积网络整体架构, q3 d8 c1 O" {- U7 a) T3 }9 w3 m
4-6经典网络架构
! J# W' D- Y7 S5 g4 U. \7 e' Q5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# q7 i' d( v9 \$ p( X5-2使用CNN训练mnist数$ v G' D3 @8 [5 G
5-3卷积与池化操作1 V% R' W+ h) K, w0 s
5-4定义卷积网络计算流程: T. u1 }1 J$ v
5-5完成迭代训练% ]# A' @2 q, s. ]) k& B
5-6验证码识别概述/ G( A. U7 G* u8 H4 ^% P- {
5-7验证码识别流程
P( e& R% w: s' w" [2 J( Q6-1自然语言处理与深度学
7 Q5 ~5 e# ~, R" e. @: M% U. T6-2语言模型
3 o9 P+ ^- U& M3 J) S6-3神经网络模型
7 [1 |& ?) k: X: D2 x9 ^# v6-4CBOW模型- x8 r1 C" a" L+ c3 `
6-5参数更新
2 Q) ]- U( A. l% O! f9 x$ N* a8 u" J6-6负采样模型9 K7 e0 o9 U. m% I1 Y( k4 m+ {
6-7案例：影评情感分类(数据
2 j( q: P! j+ S j# T) c7-1基于词袋模型训练分类器! c! d( P0 `. t
7-2准备word2vec输入数据2 L5 W9 d6 M" K/ U V' w
7-3使用gensim构建word2/ f( f2 E7 a K
7-4tfidf原理
" i/ @/ I& G5 T+ `7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! c& H% v, P8 f0 r4 T
7-6GAN网络结构定义& F5 W9 b5 f! u0 O" c& K: i
7-7 Gan迭代生成
. e# Z* H6 E! W# F$ }6 X' u7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, p! ?0 |$ L6 u9 l% F1 N
7-9DCGAN网络细节
! S( y/ @0 o( _/ j4 A: h5 [- @2 k1 \+ ~8-1 RNN网络架构
- S; U& ~9 Q ]5 y) r" B. U+ k8-2LSTM网络架构
, S- Z( K/ {5 [3 k3 v8-3案例：使用LSTM进行情3 @* ]1 ^$ P; r5 @7 U' _/ v- `, r
8-4情感数据集处理7 i- K) C1 K' B- v+ u" u0 \" i2 w
8-5基于word2vec的LSTM模型
, Q% x; a3 @0 @0 @6 m8-6趣味网络串讲（数据代6 \/ q S+ L% \4 y2 T- w
8-7课后讨论版0 p- m& E4 f. Z8 ^$ }
1 I1 }7 h4 o9 H; w5 s- B$ S
8 H W+ ~( M/ _% O2 H5 ~〖下载地址〗% P4 |" V3 O6 X- B K3 [3 W& P
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