! \$ O, c% g6 [7 Z, s7 H: X, Y
〖课程介绍〗3 x* K7 l5 A% A9 S
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ D2 T9 X' ^/ P, m) Q$ T2 a' g& T9 n, p
〖课程目录〗$ x) ?) b- k7 [* g
1-1课程概述与环境配置* }" c- f3 V; N
1-2深度学习与人工智能概述
7 N1 ?/ I0 R& t1-3机器学习常规套路
$ K7 F- @. P) R5 q0 G1-4K近邻与交叉验证
# J, I* U7 K$ Z/ ?. V, `* Z* ?$ L! N1-5得分函数
+ ~# p5 r: X5 @( v; g' ~* S% D/ p- o1-6损失函数
8 k' S0 u8 B2 E1 U1-7softmax分类器+ q# r4 t- Y& p9 W
1-8课后讨论与答疑
R& h" s+ N9 V% {2-1梯度下降原理-
) j1 _3 G8 Y9 y' T2-2学习率的作用-
7 |& [& ?0 v7 F' d9 c: j2-3反向传播-% I, {7 P1 o' A% Q( G6 E. ^1 x. V
2-4神经网络基础架构-$ ?* h5 C1 I8 k1 T% s2 c3 r
2-5神经网络实例演示-5 [" h- Q0 p; j- z: N* n0 [. d
2-6正则化与激活函数
4 c& w& i2 b7 }4 [& h* A2-7drop-out7 ]- o5 V8 v: w; S) ~! x
2-8课后讨论8 Y5 G( S; E9 ~: ^2 ^
3-1tensorflow安装4 a( G0 i' h; b- H
3-2tensorflow基本套路
1 w! c$ P8 R$ [/ D, u/ c3-3tensorflow常用操作2 M+ l3 L- w% P$ o8 j# M1 @: M$ |
3-4tensorflow实现线性回归# `6 q; O& Q7 w: @9 E5 O
3-5tensorflow实现手写字体
( e0 u3 T2 ^) t. ^6 ]7 |/ [' H5 |3-6参数初始化 F/ E6 ]2 w8 R7 x1 l( c
3-7迭代完成训练
" d4 m. K. | @& t) d3 O+ o+ x3-8课后讨论1 m5 m; c) |2 I' f. y
4-1卷积体征提取) c0 `8 I) o7 e4 F+ ^3 r6 {
4-2卷积计算流程
# w0 ], s3 h& U Q# N% C4-3卷积层计算参数
0 o& p4 p1 a& d, `4-4池化层操作
' a& u, f' h2 f4-5卷积网络整体架构
0 C t$ p. h: O8 v8 u4-6经典网络架构
7 q+ _5 @' {5 P$ H+ ?6 F; }6 |5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 L9 F0 f0 F/ `! A8 q5-2使用CNN训练mnist数7 x) ?2 _# S6 |+ D5 E9 _
5-3卷积与池化操作
! B4 Z' V' |- W5-4定义卷积网络计算流程
- `+ A. ?5 B0 S8 D/ U+ p5-5完成迭代训练
6 X3 ]0 D6 R4 `% T5-6验证码识别概述$ B) i( B) c, I: P/ u6 v3 D7 K& J
5-7验证码识别流程5 }# T* E+ m* k# O
6-1自然语言处理与深度学
+ ]) ~& @0 n7 I1 D/ A Z6-2语言模型5 h4 o" [' L1 N' E
6-3神经网络模型
1 m1 J9 N4 o0 ]; u# h' ?6-4CBOW模型: t2 Z" X, P9 j% R- L4 ]; B7 X
6-5参数更新
$ d" G. ]. r3 v2 I: E# T6 n: ^6-6负采样模型 D1 a5 I' J7 S. ~0 ?
6-7案例：影评情感分类(数据/ o/ b- U+ u: o8 C7 ] r4 I
7-1基于词袋模型训练分类器, T; A1 M7 I9 V8 x2 R! E, f j
7-2准备word2vec输入数据
t" L% @3 y% H$ |7-3使用gensim构建word2" b6 h% _& i- U/ |4 [! u" x
7-4tfidf原理' F* L: Y) B8 i/ C8 f
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! i" c, V) ?4 l, C4 W: Q7-6GAN网络结构定义
8 ]# c: u2 T8 g0 J7-7 Gan迭代生成
. a1 } `' X5 ?0 `: `4 w5 u/ \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 z" ?/ x$ U5 [1 A7-9DCGAN网络细节. A S% ?+ p @! Y! Q
8-1 RNN网络架构
G" e. g9 C! [$ x4 }3 _, ~8-2LSTM网络架构
3 {+ W. @5 R" m s8-3案例：使用LSTM进行情0 [) N+ o+ T7 A2 r8 ^; X
8-4情感数据集处理; y. V: _0 `' q6 ?9 [3 F9 a( r3 L
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 ?0 g5 \0 w! c; i$ ^$ T8-6趣味网络串讲（数据代
7 @# B$ V4 ^) x- f( J8-7课后讨论版
/ v- s5 `+ D4 I3 s6 B, k2 V2 d) J5 p. I: V4 Q6 Z/ H
7 M1 E) a- I0 y% Z/ C- L〖下载地址〗
7 y4 }2 Y$ S8 h+ W/ h1 o7 J" U" [! W0 {( `# m- _& p) {. w. M
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