9 f. g: H% _5 r; h& `2 }/ U% z% H, U
〖课程介绍〗- O7 V2 N6 q. i3 \, 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9 H' j- H) V- f! o# [
. M, I" [# b* y, ?! H: O5 x# z8 I〖课程目录〗" o7 x% Q1 _0 N; E* ^
1-1课程概述与环境配置
Y; B2 Q& i3 A! A- D, m" |1-2深度学习与人工智能概述
7 t; Q/ e6 V8 @/ f* F' \$ T1-3机器学习常规套路
; T2 }6 ~6 [3 |7 G1 Z0 l1-4K近邻与交叉验证; {- U" W: G! Q
1-5得分函数 Y$ T; i0 v: d
1-6损失函数( d) p+ m6 Y+ k+ A
1-7softmax分类器
+ S3 G! D9 {- \1-8课后讨论与答疑
* }: j" y9 }. ]2-1梯度下降原理-; Z' i3 p# W0 w4 \" U
2-2学习率的作用-
; ]% b6 e2 H/ t2-3反向传播-
4 M3 h& [5 C$ ~% f, H2-4神经网络基础架构-* l# g! t* |+ K* O; y8 u
2-5神经网络实例演示-# x& j3 t5 Q+ z0 t9 P8 n Q
2-6正则化与激活函数6 O3 v" L# ]- @& O
2-7drop-out
, u0 z" Q4 M# w2-8课后讨论
3 J& |! b4 W" c3-1tensorflow安装& y4 {9 a& F6 ?, w+ q
3-2tensorflow基本套路5 h; i/ L2 v) e3 [; R
3-3tensorflow常用操作 H) k8 c% H7 s4 `
3-4tensorflow实现线性回归3 h2 q6 y4 P7 g3 ~/ j* @0 r
3-5tensorflow实现手写字体
9 O; k4 A3 B, _' S; a1 u+ q3 d2 m- a3-6参数初始化6 O1 n! R" Z' b, G0 P5 H3 f) L
3-7迭代完成训练+ K1 O6 D' l n- z& f$ \" h! e
3-8课后讨论) l8 k0 F1 ~' G: g, G9 G) C
4-1卷积体征提取
( F* ~6 J. |% D, [4-2卷积计算流程
' W% n! t2 M- @( ]# D0 A4-3卷积层计算参数
+ _) q& z0 h3 z2 c% C4-4池化层操作* l' ~/ _7 ] u' E/ \
4-5卷积网络整体架构
5 b# z' v! M8 j3 x5 z4-6经典网络架构
. F8 H/ p6 R5 y$ i6 d; a, K5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: `0 u: f' Q+ ^' U5 a! _
5-2使用CNN训练mnist数+ j& c, |. Q* E8 w2 X& e1 ^! j( ]9 |
5-3卷积与池化操作
6 D; [- e- x d, A5-4定义卷积网络计算流程
) H1 E. k8 p9 O. Y( C. V5-5完成迭代训练) C0 A% I6 I0 X5 V5 \
5-6验证码识别概述; G( M1 }4 `& F& E2 K
5-7验证码识别流程
- g, Z3 ?6 P4 X) y6-1自然语言处理与深度学, T z2 z) \+ |: x. v
6-2语言模型
7 W0 a. H" ~+ s0 Z. W n" h( Q; R6-3神经网络模型
5 t; x* M, ?7 N3 C3 P9 _% Y1 T1 q6-4CBOW模型
! u F! R: F ?6-5参数更新1 U' E+ m6 A2 Q7 [+ Z- j7 y* z9 u
6-6负采样模型
4 `, ~, Y, I$ M! v7 Q6-7案例：影评情感分类(数据- a7 B4 K; y9 O3 q
7-1基于词袋模型训练分类器
: P9 |/ l1 O R/ T" G7-2准备word2vec输入数据+ q0 u% A) M& j9 @: _4 o
7-3使用gensim构建word21 B1 ?' g4 N9 h2 I+ G+ S
7-4tfidf原理: }$ ?3 H8 C1 E% p! p4 `8 `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' |0 {( a' ]% S6 s! ^7 ]7-6GAN网络结构定义
, o( A L( ^9 _" X, t5 C8 g0 h+ q7-7 Gan迭代生成
( n: D- z, U$ \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" Z4 |6 o. W# [7 K0 X: o9 K/ \4 G( n7-9DCGAN网络细节# x7 o% X9 }3 Q% n/ m+ F
8-1 RNN网络架构1 e/ x& ^0 K+ D( D3 g' [) G
8-2LSTM网络架构
5 K, \: X9 G9 e( J7 F2 U8-3案例：使用LSTM进行情& i& o+ S' u0 s1 n/ r% _" [4 f
8-4情感数据集处理
5 u2 ^+ t$ L# B+ `3 u8-5基于word2vec的LSTM模型; g7 n0 T. z& U$ m7 P2 K/ @. S
8-6趣味网络串讲（数据代
* W$ X6 c3 O- W0 M* O5 R& A8-7课后讨论版
. Q# x F/ G4 p1 v8 `$ h* K5 T1 U# A) d+ v+ X
( h5 k" R, H: N8 ^〖下载地址〗 {( y2 \# A. F) A1 H8 o" S
2 F L* {. Q- u/ Y2 i% F9 p
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