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1 A0 Y8 k, z9 J$ a# B
〖课程介绍〗- y l# c9 v6 X
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! z" N: G9 Y( P# D# `2 v7 V! y* [# g0 p) g
〖课程目录〗* V) n) X6 q" `2 r& m, A u
1-1课程概述与环境配置
% R9 Z" E& ~$ V0 C+ \4 b1-2深度学习与人工智能概述
5 U$ X9 B+ u" F+ _2 p1-3机器学习常规套路# |# x5 L ~7 s R& K0 x
1-4K近邻与交叉验证
) d$ B, A9 S" W) I: U7 H1-5得分函数8 {: o P. u/ Q& }4 Z' t! `- x N3 c
1-6损失函数. x, A! s( M, J6 ~; h# o# s
1-7softmax分类器% }" I# B0 ?7 U9 C. R( p1 e6 q+ ?
1-8课后讨论与答疑
" V, q( o- t$ |" @/ W; ^2-1梯度下降原理-
. ~- v/ P4 g# e+ t2-2学习率的作用-
- N$ ]) |; S! X8 ]% j% O9 d# d2-3反向传播-; i8 d, _4 K9 v+ ]
2-4神经网络基础架构-
! d2 Z- R4 ?0 b& M! n2-5神经网络实例演示-3 m. ?# R2 ~# O: w
2-6正则化与激活函数0 T' c0 ?( s% i4 ]9 ?+ P
2-7drop-out
; n2 \5 l% o% y: X2-8课后讨论0 L; }3 g' E2 G! Z
3-1tensorflow安装
: `3 @7 O& d# @+ I3-2tensorflow基本套路
; E5 i) r3 @" \$ R: e3-3tensorflow常用操作 G% C7 X, l: q. u# e J
3-4tensorflow实现线性回归
2 W. f2 ?& l; X( z, T3-5tensorflow实现手写字体
* g7 P& ~% k4 B* E0 F( f# N, j3-6参数初始化
, J( r) s% R- H* w7 `& B3-7迭代完成训练
0 D+ x' ?$ n, d9 f3 d" F w5 ~3-8课后讨论
( g! i/ q: X5 f, n! {6 K" A4-1卷积体征提取8 }$ }5 }* f. |& K
4-2卷积计算流程7 M5 {# R7 ~, J
4-3卷积层计算参数
; K, f& S M( F/ m4 @# e- w+ G$ X4-4池化层操作& f9 d& m# r) y9 Z9 m7 Y( k0 @% V5 B1 N
4-5卷积网络整体架构) z' F) \& ?- W* W# ^, Z3 |3 {
4-6经典网络架构
; I7 J8 y M% l3 d I5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 j: [8 r1 ?& i1 {' M5-2使用CNN训练mnist数8 j$ B5 ^! j7 _6 r
5-3卷积与池化操作
3 P( O8 k7 `4 {. j l* ^5-4定义卷积网络计算流程+ ~* b% E. E2 f7 b/ N% W
5-5完成迭代训练8 S" K& g! M! H w
5-6验证码识别概述
% ~8 E2 h% E0 j7 h5-7验证码识别流程3 O3 e% }8 f$ x& [. i# k
6-1自然语言处理与深度学0 {: z2 h$ B2 ~
6-2语言模型
) [3 A% i$ i3 L$ ~ B6-3神经网络模型
2 W' d( G6 W$ }4 |6-4CBOW模型
# E+ J0 u# e1 G- r6-5参数更新: G6 \2 o( Y( O2 l
6-6负采样模型
1 t1 J7 l9 W, Q( W& j2 l3 S6-7案例：影评情感分类(数据4 y' g I; u3 j: U7 z! ~
7-1基于词袋模型训练分类器
8 R$ O7 m5 i6 X+ u6 P7-2准备word2vec输入数据
; s# L ]" N' k d7-3使用gensim构建word29 }; I( G+ P2 P a! V3 w9 k( ~! I: |# ~
7-4tfidf原理. Q! p/ V* s5 o3 j1 m9 l7 ?* ]" Y) |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- v7 N1 D1 K' t1 z1 C
7-6GAN网络结构定义
# C5 y d9 d. x( i6 O' a7-7 Gan迭代生成
9 a o4 B R4 R9 r* t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! ?; c: i0 L( X/ b! w- s
7-9DCGAN网络细节' @" b* x+ R! u& Y: ?
8-1 RNN网络架构
. u# ~; b' y5 m- N8 z8-2LSTM网络架构6 M' V/ Q3 a: [7 C
8-3案例：使用LSTM进行情
' [& w" {0 R/ c- l6 U6 c8-4情感数据集处理9 h1 [) V) o' I, |4 Y8 R
8-5基于word2vec的LSTM模型* v. e9 u. i* N& p: V
8-6趣味网络串讲（数据代# h6 s( y2 v6 Y# j- Y6 ^$ \: u/ k
8-7课后讨论版& L. G2 Q) U& i# a R
^+ O7 K; M: a; v* ]! v7 n1 G7 @5 x- O. l& @9 a
〖下载地址〗5 |1 E. t" G9 X& ]8 \
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