2 l3 Y' ?% v, D5 m2 m
3 m% d: w# b: p9 I8 g+ {+ n〖课程介绍〗
) P2 Y5 t7 I# y( t( x+ @, \/ y此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
* S( H1 g+ }7 x( _
3 D. v. K; F2 a' b5 q' c" K〖课程目录〗) k( X. B( v& L
1-1课程概述与环境配置
1 t7 e. j# a4 p0 m: e6 b1-2深度学习与人工智能概述
8 _* _2 i" W: G1-3机器学习常规套路
7 x) @( |+ }' E& e9 N* ^% T1-4K近邻与交叉验证4 \' O4 S: v$ C9 Z Z
1-5得分函数
' b3 x# ?- c4 T! a1-6损失函数4 F* N+ z4 A0 [! F' Q" }; }
1-7softmax分类器
& J' E- V; C' Y' I1-8课后讨论与答疑
2 Q: T, g# K; A' ]. b2-1梯度下降原理-: x) H1 P, w: H, Q( p6 S" M5 ]7 Y4 Q
2-2学习率的作用-
) k+ @5 |- @8 Y0 L) A2-3反向传播-
2 [# h7 s7 G4 s- Z2 _* q2-4神经网络基础架构-
# z/ E4 M/ w* x' t2-5神经网络实例演示-
$ s6 u6 \; p5 S" P: L, r2-6正则化与激活函数5 E* h8 J" ^, ?* d' ?7 E* n/ x
2-7drop-out9 t6 T. x, q# M m8 n
2-8课后讨论
( t; H. `: @6 Q) g2 `( z3-1tensorflow安装
- E4 w! m8 r% \! S6 q/ U! f5 G0 i3-2tensorflow基本套路
5 x$ E8 w2 X% D8 Z3-3tensorflow常用操作
2 v6 r, A2 ~* T* f O' o- ]3-4tensorflow实现线性回归% ?* u" v" y, Y4 ], x
3-5tensorflow实现手写字体
+ N# g3 c# R6 \* K2 q! m3-6参数初始化* _& u4 r* d2 [
3-7迭代完成训练
9 ~5 ^# }" s6 N8 v( A9 d3-8课后讨论
U; F }$ v8 T/ J4-1卷积体征提取. [) P! s8 B8 O$ f7 e, f, k4 m J! Y
4-2卷积计算流程
/ e# G; r( I% A. r4-3卷积层计算参数
. J0 m, j/ Y, z; `: ]* K. Y4-4池化层操作
. ]/ J$ r7 @6 ^4-5卷积网络整体架构
* c! X( @! z$ F8 H! ~4-6经典网络架构
t0 j7 W, h* Q: d( k7 y W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 d( O. P1 {: D$ D) g% G5-2使用CNN训练mnist数
; V2 w* V0 l+ E, x3 Q8 y% I/ ?) T3 b$ S( |5-3卷积与池化操作
+ b2 X6 d9 U) F& L4 ~2 N5-4定义卷积网络计算流程
1 [8 `2 W% M! e9 c$ N* `5-5完成迭代训练
5 ?" w- [& U2 i( A5-6验证码识别概述
7 h* o- q; N7 ]% l, d; H+ T5-7验证码识别流程$ _( D* j' ~$ W6 U5 G6 d
6-1自然语言处理与深度学
" G8 _' S7 e- h9 v# s. l3 F6-2语言模型
% ^2 x# S% N' ]1 L6-3神经网络模型
/ T* _( n: F5 d! J6-4CBOW模型1 \2 C2 s& m4 Z( |7 |
6-5参数更新
# e* I3 {% m- |) |3 x; @; R6-6负采样模型/ M% _; b2 ^' e4 k- c0 J, j
6-7案例：影评情感分类(数据7 T2 V3 u, h) t+ V1 l0 {
7-1基于词袋模型训练分类器7 O2 h5 w+ m- b9 v
7-2准备word2vec输入数据
, o' A" _8 Q7 Y$ ?7-3使用gensim构建word29 I1 Z) f+ ^8 [ j3 ]+ b% M
7-4tfidf原理- O0 t" [- v; d$ r; z/ u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 @1 m! C- \ ~, }) l
7-6GAN网络结构定义
, {* t! P9 f6 }2 b: I8 i7-7 Gan迭代生成
B) z6 H6 `, k2 E+ k5 K7 q. X$ @. D7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 F/ e5 V8 Z" n8 Q; ]9 k/ H3 l7-9DCGAN网络细节
|( [4 V$ N Y8 ~- E7 A8-1 RNN网络架构4 b V7 h9 J, G% m
8-2LSTM网络架构
7 |. M9 Q, \3 G( u8-3案例：使用LSTM进行情0 W9 _- V: x, l3 e. c1 W! c' N
8-4情感数据集处理
" x1 O# [. D: O0 t' T9 F8-5基于word2vec的LSTM模型
8 {- s- i' E! V# c O' [9 W8-6趣味网络串讲（数据代
7 x) u$ {. I$ M7 s. ^" Y8-7课后讨论版1 j+ X; e; t7 G+ d( Z9 Y; Y/ m+ g
! @5 M) B/ y$ O' l* A0 }0 I/ x
+ R6 b1 r7 v6 A! r' H〖下载地址〗, f7 D" q! Y1 d( W( A) [
6 h* t! z% P, Q% C7 A- o0 [
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