+ t+ J$ N9 }. R& d# O$ T% W7 K
. K H# G+ H, k' Q; O〖课程介绍〗3 F& r" r3 t0 d m+ y8 z* 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& Y& U3 S: c3 _ e! F
- R! `: s* a3 Q% J4 S/ p5 n3 Y〖课程目录〗$ |1 j0 m! p+ @. V" X. O3 H
1-1课程概述与环境配置
& D/ A9 F5 d% ]2 o4 ^6 j1-2深度学习与人工智能概述( n. C& {; D' }
1-3机器学习常规套路6 k! [$ u0 U3 k. B9 q3 d
1-4K近邻与交叉验证
% P% r' _- n0 G+ Y( V+ {! U, e: K1-5得分函数1 d2 x) V/ F; e/ h2 M) U7 W9 N/ ?$ N
1-6损失函数' Z' _) D! I+ G8 V
1-7softmax分类器
3 E7 ?/ d2 L0 ~0 R1-8课后讨论与答疑
0 j( L9 a: ] x! b% M1 }! r2-1梯度下降原理-
$ s* y% p6 N3 b/ v/ _$ B+ Q2-2学习率的作用-
* _! [- M7 U2 R8 C2-3反向传播-. _7 |; {9 X, U1 q: z- e! P* O9 `
2-4神经网络基础架构-
3 c6 v: T/ b: q. v" M2-5神经网络实例演示- Q7 {; h5 Q' n, H7 _
2-6正则化与激活函数
. X0 P! E! [1 z& `1 o( z2-7drop-out
2 j9 A# G8 [1 L* ]2-8课后讨论
0 t! e5 ]0 n4 m+ }0 D3-1tensorflow安装2 W# |) \# `. N F% j. S. u
3-2tensorflow基本套路, E X# u$ ^* s( x7 X9 |
3-3tensorflow常用操作
) G+ y; n$ E) z; p- Z9 r3-4tensorflow实现线性回归1 q9 p3 G$ {# R/ U2 D2 M# \
3-5tensorflow实现手写字体
8 k' a9 T9 L) L: D; F3-6参数初始化7 N D( ^1 j5 `' }4 h; r Q$ b N
3-7迭代完成训练+ k7 d0 \1 j9 o3 c2 p
3-8课后讨论) L) k, F& i8 T, x
4-1卷积体征提取% U3 d1 \# q+ k8 F2 J! X, E: _) H
4-2卷积计算流程0 U4 O9 J8 E9 X5 Q2 S% z1 N- g
4-3卷积层计算参数
( O! s. X0 ~. i$ J: t2 l4-4池化层操作& A( g; L/ c% N/ s9 O2 G7 X
4-5卷积网络整体架构4 j8 U5 Q9 C. b+ c
4-6经典网络架构
/ E+ F3 \5 W; @, B( f/ w; h; F; i/ b, p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( } l/ [. O$ f& b$ p4 J+ f2 e
5-2使用CNN训练mnist数
" w$ o* D& ^) H5-3卷积与池化操作2 X' @9 `$ R3 }' ^/ O
5-4定义卷积网络计算流程
) n$ F! G1 y7 Z5 x& r- z5-5完成迭代训练' j# }) W b! R* A1 e
5-6验证码识别概述; r+ }" O& \! Q/ x/ Q# n
5-7验证码识别流程) ?, v1 C: ^) O6 S0 ^$ Z8 K; ?# y5 `( D
6-1自然语言处理与深度学' N0 _- c. ?- K" K4 _
6-2语言模型
% U- H% m# q; f% p- ]4 R6-3神经网络模型
5 r% B$ ?2 V& l$ V9 [6-4CBOW模型( u4 a' m. u7 B* Y( {/ v
6-5参数更新8 c" L& ], H t3 u# c9 M' p
6-6负采样模型3 H. b/ q& L2 r" r$ Q v4 I
6-7案例：影评情感分类(数据2 C/ d! [7 x% V2 e
7-1基于词袋模型训练分类器$ j3 @, ]( J% [8 [4 P4 P, h
7-2准备word2vec输入数据
+ U" y6 Z) s* Z4 a1 N' t% [7-3使用gensim构建word2
- I& A: H: i5 ?4 I7-4tfidf原理
6 F1 t& h! V' R/ J9 u9 O7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# X+ r- O# m. C2 H
7-6GAN网络结构定义
% T8 a7 @( _2 b; k! w) {' H7-7 Gan迭代生成' }1 f) m z: v5 L) y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, N0 z/ u) W, D N% H/ r `% D4 k
7-9DCGAN网络细节. ^+ B" Z5 z0 ?5 f: i/ f& {6 f; E) a
8-1 RNN网络架构
7 _8 [' x1 N0 C; Y5 O1 p8-2LSTM网络架构
; {. l8 M- A2 b! `# n8-3案例：使用LSTM进行情7 W2 n* H/ Y8 t5 P% p( e5 Q
8-4情感数据集处理# `* X1 G! A% V. l& J
8-5基于word2vec的LSTM模型
# w) d. u5 l+ ~- ^! u8-6趣味网络串讲（数据代! \1 s+ _. V/ F7 B
8-7课后讨论版( u6 X( j j* H! a) ^0 N8 Y$ }- A
9 e) E8 q' k* W; K1 W# t8 G. X7 E2 h0 v, u7 A) H
〖下载地址〗
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