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! t7 Q0 n: Z& @# S/ H# n6 F7 L W〖课程介绍〗: x3 x% L9 x9 c6 c6 n: h. ^7 i
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
" \% z8 [ `& u T0 G2 f+ ^3 q9 U# L, S/ H8 g
〖课程目录〗
8 v; l9 c3 ^0 c0 w& ?" z1-1课程概述与环境配置) t4 f- E% R$ I
1-2深度学习与人工智能概述- J& t1 A/ Q; I$ a% i& l- \
1-3机器学习常规套路
6 {( V" h8 _+ d, n! F2 S; i0 I7 R* Y1-4K近邻与交叉验证
6 X( ?: [1 s. {4 p3 M) u1-5得分函数( W/ U. Y. w% N
1-6损失函数4 w/ m8 Y* v' N' B3 M. c$ W" l
1-7softmax分类器! K! i& V, a& L* X) b
1-8课后讨论与答疑
2 ~' d, z) z! p) @* |) } s2-1梯度下降原理-
! v( \% H! n& E' e7 j2-2学习率的作用-4 V: E; k+ h+ U" Y) o' y) @" }
2-3反向传播-
; ^9 K8 R1 c6 n) U, s* ^2-4神经网络基础架构-* N H. R! H- s9 a
2-5神经网络实例演示-
& k7 f1 p; s6 J6 ]- b$ c2-6正则化与激活函数
% Q5 v) l* x, B) x2-7drop-out
0 O& e Z7 t' J$ Q! i2-8课后讨论
0 D' Q2 p6 I) n/ ]. s2 @- z3-1tensorflow安装3 D' u4 I# x; |2 c3 W. }4 P
3-2tensorflow基本套路
9 b% ~' t+ M; B0 O. O8 i3-3tensorflow常用操作+ x6 |; A3 |6 ^1 t$ q
3-4tensorflow实现线性回归
/ H* O1 R+ f! H v+ K) \3-5tensorflow实现手写字体4 Z0 s0 o' W( A9 {: W/ `
3-6参数初始化
+ k$ Y" R9 L* X+ A4 D! H5 L3-7迭代完成训练0 Y( E e0 J% N* I3 g
3-8课后讨论
6 T9 R) D. p+ @! ?& i4-1卷积体征提取
0 r2 Q6 B! `7 c& @7 v; W! z4-2卷积计算流程( @" s1 t0 K6 b; S; h
4-3卷积层计算参数
! M/ t# _8 \& H$ Q$ E7 _# m$ P, H4-4池化层操作
' E' G$ z( w2 t9 P% B4 J+ k4-5卷积网络整体架构
! r7 ~. \9 P, ~' ~6 F4-6经典网络架构
# c( y9 n1 u9 L+ J5 y2 N* h O/ z& F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 m. x- B6 n6 D- [, n2 Y
5-2使用CNN训练mnist数
6 _! M0 H2 O3 N+ z+ v$ A* m- f5-3卷积与池化操作
0 N, ~% d: ^$ T1 D5-4定义卷积网络计算流程
, u3 G P2 t5 W [' C; k& K5-5完成迭代训练
2 I3 \# ?. h) ^5-6验证码识别概述
6 Z) n) N% _ k) I" D0 R! e5-7验证码识别流程
; X3 m# K# `% L+ F6-1自然语言处理与深度学5 z) x9 f* \& V7 t4 i
6-2语言模型
) f( U- c3 T; H2 Y. f6-3神经网络模型
+ o% n2 H( p7 N M! l$ Y4 V6-4CBOW模型
/ ^; r$ s, ?. N6-5参数更新5 U5 O: p7 G. Q2 }+ d) s
6-6负采样模型
1 u& z; z0 B5 U2 D3 ^2 g6-7案例：影评情感分类(数据' ?) C& \4 u1 a. \/ [# O7 I: p
7-1基于词袋模型训练分类器( Z1 l( P; R4 t% S
7-2准备word2vec输入数据
" s( d5 Y- ~( _- L3 n* {2 d7-3使用gensim构建word2- B! D+ C' A0 Y0 }- m; n! J, P; H
7-4tfidf原理
- o* {% u' R$ {0 f) X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; A5 d4 m+ ]+ { W7-6GAN网络结构定义
+ p: k' M. X& s7-7 Gan迭代生成4 q0 [+ m' B5 Z/ A' y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" ?+ v% a6 Y h
7-9DCGAN网络细节
. I% c* _: n6 Z4 `- ?0 W& ^8-1 RNN网络架构
# o- f' Q% b9 V7 J6 ~8 p+ g" }& R8-2LSTM网络架构. j* d, |+ X2 h% u" c
8-3案例：使用LSTM进行情
9 ^% F. r X G2 l; d! \8-4情感数据集处理$ e, T( V. K5 a( @# S2 J
8-5基于word2vec的LSTM模型
8 X: B8 z8 L6 m8-6趣味网络串讲（数据代$ h. I% ?) Z- A: T8 t% Z) `
8-7课后讨论版
: k* G2 j0 c5 m/ \" ~; X3 @! }& I/ P7 x' s, n
. e7 b, R+ P! O- f# r8 F〖下载地址〗
# {( X8 K9 ~% R6 F3 X8 v. A( G4 Y3 [- s ^) H- _3 N: ^
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