* r1 S, u% n/ |& ?3 E6 P6 s0 O. o% S6 {: W8 y
〖课程介绍〗' R. m3 @6 H) G' S7 \4 \
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 r6 W* a9 y1 \% k( G7 d
' N# j, ^4 _. c& y% q( p) e' b〖课程目录〗6 S5 W$ b! M, ~" {0 Q. E( f( e c
1-1课程概述与环境配置
7 r; X% R7 }' |' o# r. l1-2深度学习与人工智能概述! ?4 X- S- w% p
1-3机器学习常规套路
6 Q' h D4 ]/ O, y$ S A1 _1-4K近邻与交叉验证
b. J; `) B( y9 L1-5得分函数" s2 N; ~0 G5 _6 V. q
1-6损失函数# s H/ k6 I7 d: L8 O' v% A
1-7softmax分类器
7 w5 j- g3 _" R$ _1-8课后讨论与答疑 M. P. }& _, p
2-1梯度下降原理-
1 t. I) c- ]" a: @* ]2-2学习率的作用-1 s9 p' h6 I* o) J$ ~9 d
2-3反向传播-; \1 }( z) l$ K# A* R$ ?" c. f0 D- n+ ]
2-4神经网络基础架构-" n2 W6 E9 Y: w l$ ?* W1 T9 d
2-5神经网络实例演示-# y8 W# P" L4 A, g, e
2-6正则化与激活函数% Q$ F2 N9 Q- h( W7 ]6 h
2-7drop-out
( k4 i6 Z+ Z. n8 Z o- }0 A2-8课后讨论 }$ n/ u/ h& I9 q3 b
3-1tensorflow安装% E+ H/ |1 x" h* ?
3-2tensorflow基本套路8 Y3 Y% t/ c" g: L4 W6 f1 H
3-3tensorflow常用操作. K$ d, d! O( C
3-4tensorflow实现线性回归
$ ^/ i. ^& F; }2 B) v3-5tensorflow实现手写字体5 G# Y/ v7 F: F+ s
3-6参数初始化
! q& _6 j- Q8 h6 S1 z3-7迭代完成训练3 C' C' k$ [3 u1 y
3-8课后讨论
# R4 B$ U6 e9 H4-1卷积体征提取
( x1 `- s2 j" L: K# r4-2卷积计算流程
6 W/ s$ e1 |4 D4-3卷积层计算参数
) }2 Z9 P' C- L5 I- o1 q" S4 P* H4-4池化层操作1 D) L i! _( j, g' ^& e
4-5卷积网络整体架构
4 V# I# k7 @% C! L4-6经典网络架构, h. N9 A5 Y6 \) T! i& x
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ D' T. k. r3 K3 c2 U. n5-2使用CNN训练mnist数
5 ~0 k1 I0 ?. x+ w9 n1 X5-3卷积与池化操作
, u& ^/ r6 h5 X' u2 A2 j5-4定义卷积网络计算流程
8 Z* M) @" B! v i$ {5-5完成迭代训练# Z2 x y4 J6 N$ ]
5-6验证码识别概述
& o, Z1 B4 |9 x- [0 k8 A7 q5-7验证码识别流程
$ J* {6 ~* O7 ]6-1自然语言处理与深度学: n' F. p; l) i; U
6-2语言模型
/ v, D5 j0 I: T) R6-3神经网络模型
$ |- a A9 v. p; D- T4 x5 G; d6-4CBOW模型
$ C) X( v7 R3 A. S* Z6-5参数更新
: d# S/ A5 W8 Z! u r. d2 H6-6负采样模型
' \% ^1 G# E; O5 r0 U- [6-7案例：影评情感分类(数据' U/ p. b! E ]
7-1基于词袋模型训练分类器
- J6 @9 ^% S+ W6 y' l o1 a7-2准备word2vec输入数据2 \/ N O8 ~6 J) r. o* Q3 B
7-3使用gensim构建word2
& W) ?1 t' |) V: r& ^7-4tfidf原理1 H3 d$ m* V9 x# T
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# I% q6 \6 o9 R& V F0 v$ h. e. n
7-6GAN网络结构定义
9 |! s' n+ n8 j* b# m. j$ g7-7 Gan迭代生成
3 `% B2 u" V; H7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' G) C) M2 R/ ^0 Y3 \3 w6 ~2 w7-9DCGAN网络细节
7 E! n6 Z2 l: W8-1 RNN网络架构
p3 R. T. r; {2 P8-2LSTM网络架构3 s5 O G9 l3 e6 W
8-3案例：使用LSTM进行情* D8 X5 N+ l) ^; V
8-4情感数据集处理; }8 P2 T, X9 ^8 {- O; x/ M1 S/ S
8-5基于word2vec的LSTM模型) ?8 \: x o! I5 ]4 ^& X
8-6趣味网络串讲（数据代7 d! {! S: \! q: Q- Y% s) M
8-7课后讨论版, w6 Q* Z% j0 T8 O' p% U0 Q/ ]5 B- r
, H% s4 b4 t8 e) i9 w; @
/ r, {% n2 e3 `+ C& E& [3 q〖下载地址〗9 }/ Q* [( p8 v: O2 X; q+ D
. C8 O- r: r" x3 `
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