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& {& x0 a: F1 H. F+ S
〖课程介绍〗% T0 D' z7 w8 y4 x7 ?" }' _
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战$ j+ U6 }. J2 d0 E( c; d
+ W J" j' d M) r
〖课程目录〗/ K2 }5 t/ _1 c) j7 |/ Z, ~
1-1课程概述与环境配置" j4 f1 b3 Y0 d" ~5 [
1-2深度学习与人工智能概述
0 W+ X( T$ r: x- @7 P2 h& D1-3机器学习常规套路& H5 P# U7 j: x- E
1-4K近邻与交叉验证( ^% ~; N, x5 a* s7 q) ~; j
1-5得分函数2 M6 b" ^! v: w
1-6损失函数3 s8 y& @# b t/ B
1-7softmax分类器4 g% E: m% d+ @7 F3 ]9 L
1-8课后讨论与答疑
/ H0 W/ K3 I. F+ ]. r) _3 h2-1梯度下降原理-. z) x' c7 m) w0 k' B4 h+ p, V
2-2学习率的作用-/ ?* N/ Z _ V4 p! o1 ~/ b4 K
2-3反向传播-+ f* w- D0 Y4 p6 F- }+ |
2-4神经网络基础架构-( j& p4 e6 K$ [2 v! f
2-5神经网络实例演示-' T1 S3 d: [' B
2-6正则化与激活函数
% O4 _, W2 C9 [+ J2-7drop-out
* \7 c! V s/ _* _; y2-8课后讨论
# b/ s3 A8 n s" O9 I0 n3-1tensorflow安装$ x& O4 _6 a: {5 \+ E4 j
3-2tensorflow基本套路
" |+ P. F3 M+ Z9 y" R" K3-3tensorflow常用操作. H% N/ a' A) y+ W6 m
3-4tensorflow实现线性回归
3 K2 [" I$ M6 r1 n7 E3-5tensorflow实现手写字体, P k- Y' N6 _: k0 t9 [' L
3-6参数初始化
( C4 x3 I+ R8 K7 {* M4 F& E* }3-7迭代完成训练
* ?" e! ?0 o g/ l1 N0 Q7 r3-8课后讨论
1 L+ i0 a4 T- C) X0 ~4-1卷积体征提取 \; {8 M$ g# i" n/ }
4-2卷积计算流程
, B4 l4 H6 U0 z* [$ E1 L4-3卷积层计算参数 x6 ^7 A" P( Y2 W7 B
4-4池化层操作( I. M; K* ` f% f9 |
4-5卷积网络整体架构$ }( W' V& A% {: |- Z) x: y& O A
4-6经典网络架构
8 l$ Y# p0 L5 Q2 Q6 q7 a Z; K7 I: E: a5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 j: F7 x7 U! |1 X5-2使用CNN训练mnist数+ F* I% B C* b+ I
5-3卷积与池化操作' \: I3 t% E% E4 a; N- H5 y
5-4定义卷积网络计算流程. E4 ?* a+ {' O# t: E$ c
5-5完成迭代训练1 |5 f8 @ t. W, {# _& m- j
5-6验证码识别概述
; Q9 g% G( u1 w/ U! x" E( k; x5-7验证码识别流程
7 }, Z, `8 c6 x8 T6-1自然语言处理与深度学
; L* V- A& C% Z6 T. A: n5 x6-2语言模型1 B- P9 E4 y9 {+ R; V% a- G+ ? U
6-3神经网络模型
/ x2 {9 t" M# |. w- P+ f- P& |6-4CBOW模型! R( M( N& q& p6 I: H+ d
6-5参数更新
0 m1 t( W) z& _7 \8 d4 D& K6-6负采样模型
" h5 `7 w& M4 Q& G6-7案例：影评情感分类(数据
, q9 R5 F) l1 C" O. J1 [7-1基于词袋模型训练分类器& P2 [+ q; X$ \* |) Q1 s" m( U
7-2准备word2vec输入数据
4 ]$ f% s6 @2 L$ J0 `; ~; h7-3使用gensim构建word26 M- g( |* X/ R8 ?5 C. \
7-4tfidf原理4 ?/ t P) s6 r1 v. k
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 Z# F6 ~$ }+ O& @& a
7-6GAN网络结构定义5 n, U* m# Q" j
7-7 Gan迭代生成
" l9 I) K' H0 S) Q1 R5 }7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 F& f/ G/ e; n, L3 {" G* a7-9DCGAN网络细节; q* u3 |3 _4 P9 D- t, o5 I
8-1 RNN网络架构
; g* B0 U, b5 w( ] `# D* f. P8-2LSTM网络架构# J7 p) }) ~; I( b* y1 H
8-3案例：使用LSTM进行情! }4 [( a$ @; p: E( e1 X- S& s
8-4情感数据集处理
' r: M7 F+ u) N8-5基于word2vec的LSTM模型
7 ]* a2 U5 B4 T6 `- ~* J8-6趣味网络串讲（数据代
. E0 k9 O% n: r `8 a8-7课后讨论版
* v. t- }, H# \2 l! t5 @ a0 }1 E Y' s. q( z1 n' O
% n# J9 u; q+ ~) y+ ]4 P0 R〖下载地址〗4 L9 ~6 y4 N; h: x9 X; j3 b
! T( e) d1 b: Z2 W4 m$ W
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