, Z0 E, _+ p9 ?9 W$ T7 D b# ]3 E+ ?
4 w7 h, U8 s/ ?, ?. t〖课程介绍〗
. y7 c3 q" ~$ k% N* m此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
l* v P7 j. ?5 H8 \( Q* U
6 M% p1 |, W7 t) y〖课程目录〗
8 |# h$ ~" C& X3 t* u' ~7 P1-1课程概述与环境配置" r$ E: Q( v! k8 l. G7 L
1-2深度学习与人工智能概述
1 D( w7 b/ n' ^; C$ l1-3机器学习常规套路
2 Q2 v( r8 S1 A7 A3 \1-4K近邻与交叉验证9 _" [5 k5 s2 a2 o* {& v* l
1-5得分函数
! `) l1 ~8 w! p" E- [+ X1-6损失函数1 B H7 d2 U* B
1-7softmax分类器8 J) m& K- o% U; h( A, S# w
1-8课后讨论与答疑
! e4 }# @/ \. ^+ u- J2-1梯度下降原理-
- H- o3 T! [0 u: R1 r: N8 f2-2学习率的作用-( n4 [7 o. Y. T/ G+ m& n9 g" L
2-3反向传播-9 P, S" d. t% l
2-4神经网络基础架构-' P' Z/ Y" \! f
2-5神经网络实例演示-
4 o5 r. A, ?3 r; J3 a- ?8 k8 c$ ~2-6正则化与激活函数
+ l; o7 D- S/ S2-7drop-out
9 ~$ k& y, c8 Y4 Z2-8课后讨论$ k. h( O: x5 }1 w! T, c
3-1tensorflow安装
* C$ y2 m6 S. M1 H- v4 Q3-2tensorflow基本套路, f1 O* v; T. t! _
3-3tensorflow常用操作
, a3 h, F. K" A% h' M3-4tensorflow实现线性回归9 }) M1 {7 F! t" V1 Y
3-5tensorflow实现手写字体
/ f2 I' W$ x6 B# c6 s7 b! \% B3-6参数初始化
; S8 n4 x+ o* J/ |' g3-7迭代完成训练6 O* } O5 G- O9 D8 g
3-8课后讨论
% U5 U$ D1 V& W! |& |5 H4-1卷积体征提取2 U: O, E" [; M# n9 i; o$ W/ Q9 C
4-2卷积计算流程
6 b' r6 Y4 J7 X) j) K* J F4-3卷积层计算参数7 Q6 Q! G, s( t' E
4-4池化层操作 f5 j C' d2 P; g: C# Q0 q: b
4-5卷积网络整体架构2 U9 v+ ]* p% Y* z( w; e' [/ t
4-6经典网络架构
5 M$ ~+ I E; j/ G3 ?7 d1 f1 i$ [5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） _* c7 l& x2 V% r% h# o3 k
5-2使用CNN训练mnist数$ ~, u6 Y1 l$ [) c# a/ l! H' ^* E
5-3卷积与池化操作: H& d/ n" B5 H6 P
5-4定义卷积网络计算流程5 F, S+ E6 n- c- ]8 h7 y% d" i) }
5-5完成迭代训练8 E- a- q% h$ I7 J
5-6验证码识别概述7 c, M5 z' k! Q. {
5-7验证码识别流程
) t3 q6 E- g0 O5 p+ y7 l9 W6-1自然语言处理与深度学
/ W! u8 s( O! _0 V6 N6-2语言模型
) ^8 U* c+ ]) P! e5 I6-3神经网络模型
/ k- G6 @9 L1 Q; K/ F* }* o! S6-4CBOW模型
% C! B* l9 v- L7 c# h6-5参数更新
+ E" T( N1 q# V: D$ [; i! K. \6-6负采样模型
3 W% @) \ ^0 w' i! V# F$ P6-7案例：影评情感分类(数据9 [2 R9 h# D# _& F# i8 `; h
7-1基于词袋模型训练分类器
- s& a+ f& ^: [7-2准备word2vec输入数据
+ p+ T* H: q+ p, G; E k& l' P7-3使用gensim构建word2
& [3 ]1 b' o$ K0 W! ^7-4tfidf原理8 o( t: Z5 x1 p
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 ?; J6 p: h3 X8 ~! f! H
7-6GAN网络结构定义
) R4 `/ b6 f4 C* k& A7-7 Gan迭代生成6 Y8 V- h* o# _: U( Q' d @. S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( z4 L6 o: A; C# `! T
7-9DCGAN网络细节
0 i) J+ F) ^6 w8-1 RNN网络架构9 k+ |3 P$ z, h$ \) `
8-2LSTM网络架构
- v( ?* U7 l- i- o' H$ U& ^1 n5 l8-3案例：使用LSTM进行情9 a' R2 N5 c0 l" i4 {
8-4情感数据集处理8 G7 o. G% S0 X1 n3 v
8-5基于word2vec的LSTM模型9 u% Z6 y7 ~! `; L0 c) N+ a0 @/ ?
8-6趣味网络串讲（数据代$ E0 c3 V/ N! }( J
8-7课后讨论版
" ^1 Y/ t( o: u+ A2 w: ^% {% x0 Z, d+ Q% ^$ ?
! ~# [: W4 z1 o
〖下载地址〗8 Z7 Q: E- d) j% @9 B
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