# E5 }* _' I7 s, A0 w( S, \4 S7 r' h0 @6 d: R
〖课程介绍〗2 b: a& [2 A! z7 Q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战0 S; Q" W- D5 _4 w
8 {; m* [3 A, }
〖课程目录〗
5 g) t; _3 V2 J/ _* n+ G1-1课程概述与环境配置
6 D( c4 W3 |: ?, @; d1-2深度学习与人工智能概述
( R1 [6 W/ [7 K( P1-3机器学习常规套路 c3 u* {4 v: U* \7 }1 [$ E, l& h" I
1-4K近邻与交叉验证
% a# r& ?) m+ `6 x2 D: M% A- q3 i9 m1-5得分函数! ]9 W$ z8 d( z4 t
1-6损失函数
/ E5 b$ S1 L1 n6 n$ C) P1-7softmax分类器5 q9 @# P N, F
1-8课后讨论与答疑: Z1 W# A5 f# R4 j, P+ I& k! y z
2-1梯度下降原理-2 h, r* a' M9 C8 s* |3 z$ m% q: K
2-2学习率的作用-9 Z1 ^) @% [/ k& E" Y+ _; c
2-3反向传播-% Q) B4 _0 D7 \+ z4 l
2-4神经网络基础架构-4 {) g0 Z" v' C, Y% O
2-5神经网络实例演示-" \- W2 O+ |) t
2-6正则化与激活函数
& d$ m; B, a7 i6 V( @2-7drop-out
7 V+ v& C7 H* E2-8课后讨论/ L/ B+ w- E5 y, a, v3 C3 i
3-1tensorflow安装9 m, M( q1 s( o
3-2tensorflow基本套路$ p' e" w7 }# f6 |
3-3tensorflow常用操作- L9 ?( z/ K' \5 y/ I3 }2 q, Z
3-4tensorflow实现线性回归; I! J9 R, B7 q3 B/ L$ E& a$ r+ P
3-5tensorflow实现手写字体# {! y1 j& u, |
3-6参数初始化
4 j# S. J: A8 L' a& A- A: O3-7迭代完成训练
. F. W0 G+ M" Z8 f* _3-8课后讨论3 J' i/ Z, s I1 l' `
4-1卷积体征提取4 D- \( e# E1 @" X" J6 @
4-2卷积计算流程8 I8 e. V# S) t4 ^2 G! n
4-3卷积层计算参数
9 X+ E' F, c: h; u# t _" w6 e4-4池化层操作
: A5 V# P$ F T0 {$ u$ Z4 [/ L4-5卷积网络整体架构
/ m# K0 q' @2 U. L% ~0 m4 x1 y: c; s4-6经典网络架构
' m) _$ K" H5 M2 b7 ~# w. B2 s5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 A* p6 M! w: a) T9 R) F5 H
5-2使用CNN训练mnist数
6 q3 s% x# P3 D/ J y5-3卷积与池化操作* k8 X2 f+ a" t z
5-4定义卷积网络计算流程 {2 M& R" o' {9 A% k
5-5完成迭代训练
. _8 K/ B) K+ [9 g9 ~9 {5-6验证码识别概述
4 t6 d, F5 |* ]$ D- l! o& N5-7验证码识别流程' |1 p! E6 T6 ?* b+ i# F
6-1自然语言处理与深度学3 Q3 ]3 N5 Z# p. u% u5 Y4 Y" E7 e; N
6-2语言模型- d" a& g) [: V8 t, M+ _
6-3神经网络模型3 j& k7 l6 u6 n! C
6-4CBOW模型
% E# \: I# q8 U7 U( h% G6-5参数更新
- L' v) B! [& o; r% z6-6负采样模型& ?* E7 x9 ^& c
6-7案例：影评情感分类(数据
6 v2 ^5 q1 j! o' z7 ^& D8 W7-1基于词袋模型训练分类器
1 s8 Z3 { n: T% _- H0 O2 h7-2准备word2vec输入数据1 w _3 y2 K* V/ G' I& o
7-3使用gensim构建word2% \$ _/ _* {9 G+ v* o
7-4tfidf原理& ^3 ~0 _3 h( M0 l& b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- \0 e2 D5 Z# I; I* \) z u8 w
7-6GAN网络结构定义% `0 M+ M8 l9 D5 l- c& A0 a
7-7 Gan迭代生成
' c u1 U5 M8 z: B! a7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, A( `. K1 S9 r1 W1 J7-9DCGAN网络细节
2 O+ J1 n' H' _$ ?7 N) h8-1 RNN网络架构$ O7 V3 o2 K) c6 f$ L
8-2LSTM网络架构8 D6 O* j4 T$ Q+ s8 {9 B: h
8-3案例：使用LSTM进行情# k) U& V; Z7 i. ^& Q4 }3 S9 C
8-4情感数据集处理5 n& W, m- q2 V
8-5基于word2vec的LSTM模型
/ v% J: l: M' c# s2 K1 ]$ o8-6趣味网络串讲（数据代& ]& I. C. `+ V& A3 p
8-7课后讨论版
2 s- f0 Z9 i) t0 q2 W0 s. w& O$ A* Z1 }+ F
' e4 l6 J' f* ?0 J0 d6 Z
〖下载地址〗
" S; Q v8 }+ T Q, D7 X6 b1 Y7 M) Q8 m3 Z4 J' S% w. q+ B( F
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