3 E. }6 w; I2 a1 ]8 i8 o/ w
$ I, g8 a0 i/ E& c6 K〖课程介绍〗6 X4 S8 U; n! L* w& Y* N
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 S6 v2 ?4 w0 J% U
5 T3 w" _5 c$ J6 n9 J$ u
〖课程目录〗, n; \$ ?! A! a7 j5 F$ E* x% ^( V ^
1-1课程概述与环境配置
+ t- ~, @- @. T2 i1-2深度学习与人工智能概述: l% i, x# p! F/ A1 f) N' J8 C
1-3机器学习常规套路
# e( `: r E; t0 R/ q0 L0 G$ o1-4K近邻与交叉验证& P$ \( @. K# z/ u
1-5得分函数
: \& C% ^: h4 ]# v$ O1-6损失函数4 L' _$ x+ m8 W0 U' e/ z) J
1-7softmax分类器
4 b" i9 H5 A* X- N5 B2 v1 G1-8课后讨论与答疑
* A6 S8 W- J3 |. s2 Y3 V2-1梯度下降原理-9 w; n3 g+ C8 }2 g6 @ C8 s/ ~& N
2-2学习率的作用-7 v' g2 P+ m" w9 |* u* J9 b
2-3反向传播-
3 U8 E2 E1 D! x7 [5 H. w9 k2-4神经网络基础架构-
# i2 n- x2 I/ w2-5神经网络实例演示-. u' t- F! w' G6 a% b
2-6正则化与激活函数# T! [9 s- r- d- d5 A' b
2-7drop-out5 A- N) D: f/ I( Y
2-8课后讨论
1 q: N* l9 j, d% T+ d) b3-1tensorflow安装2 r/ _' V5 _+ [/ v: u* u- R E
3-2tensorflow基本套路+ e% r* m0 k9 R
3-3tensorflow常用操作
& C0 N" H" f$ J. |3-4tensorflow实现线性回归3 V; h d' `! M* @" D3 b
3-5tensorflow实现手写字体
2 H9 N$ y8 X, Y/ `) c3-6参数初始化
" l) [; M- v& v# Z1 U3-7迭代完成训练3 w& k: @; B$ L7 _
3-8课后讨论
. V4 l% @8 h& V. o) z1 x4-1卷积体征提取# l7 m& k; e- _6 b
4-2卷积计算流程2 Q& X2 r0 X: v3 K9 p
4-3卷积层计算参数% T, `: R" G1 D
4-4池化层操作
9 T* L5 U1 C/ T% g5 F7 M. D4 u. c4-5卷积网络整体架构
* h3 c; A9 ]- S4 y: L& e/ g4-6经典网络架构
6 u! }4 B$ M ]1 i7 U5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) u( v" }+ @4 U* b
5-2使用CNN训练mnist数
- g* Q; K9 {5 M7 O+ d5-3卷积与池化操作
5 s0 M) w" d. ~5-4定义卷积网络计算流程: `- [+ G; s K7 Q& s) f' \% Q
5-5完成迭代训练
9 T& Z) m- w0 @- a5-6验证码识别概述: l/ }( E5 X1 O/ L3 s
5-7验证码识别流程
/ F$ ~& y1 \8 u+ g; @. h6-1自然语言处理与深度学6 B; D$ t: C8 F8 j
6-2语言模型4 U+ u' ^. a$ Z$ G+ A) `
6-3神经网络模型
: m) w( t( ^8 A9 W/ K/ s! H) V0 a/ Q6-4CBOW模型 _- K9 O+ W/ w
6-5参数更新3 s; O% C) x0 o: G+ E
6-6负采样模型
4 O5 o1 x2 u) G+ }8 N6-7案例：影评情感分类(数据
2 m5 e+ F: q2 c9 Q" }. ]7-1基于词袋模型训练分类器6 j3 `7 O# g( u8 E8 `
7-2准备word2vec输入数据' `; Q" p* U T; l& N/ g+ ]0 K
7-3使用gensim构建word2
; f8 `+ o" g& N. E1 ~2 \5 j7-4tfidf原理
+ s; H+ D0 g6 p1 s+ o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 X' D3 c# c2 y; x* B0 t0 ^$ L' A! m
7-6GAN网络结构定义
9 m4 r5 z0 T. ^- ]- N9 G7-7 Gan迭代生成
' A3 ]+ x4 x) z; V7 ]6 F7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ q" L! r, z9 e0 p7-9DCGAN网络细节/ d5 P0 S, J p. p
8-1 RNN网络架构
7 @4 K4 h C% s, Z8-2LSTM网络架构5 F: d0 |, o" q. F; ?/ ?" `
8-3案例：使用LSTM进行情3 U+ h: j) p! ]& z( ], ~+ c9 D
8-4情感数据集处理
+ t- q( |) l4 p8-5基于word2vec的LSTM模型0 Q7 c7 i% i7 f! L* [
8-6趣味网络串讲（数据代5 X2 u3 D W. b2 d, c. ~
8-7课后讨论版
4 y: p* g$ y3 a* ?8 j8 `% Z" R1 c. {$ K9 s. B
* @+ \( ^- { G5 M〖下载地址〗
" d9 L9 c) _; L8 z" |# ~- P: M9 r C
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