# X& U$ a( K3 ^7 p: S, J; Y- C6 ?/ C2 `3 T% X
〖课程介绍〗
, G$ x( S1 x6 v4 w. v5 e此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ Z" V1 V0 ~) W& L' p
9 K: L- j: {9 M, @) [# {: D! C
〖课程目录〗
+ n& v4 k2 H; h2 J# S1-1课程概述与环境配置
9 B6 V* u) a' }. E: W2 J1-2深度学习与人工智能概述2 e7 F2 Y: {3 @8 H6 Z0 N+ j; d
1-3机器学习常规套路
' q# L i% @( b2 Z2 R! r/ c4 T1-4K近邻与交叉验证0 M9 q% G z) ?# I9 E
1-5得分函数
; C, e5 H+ L. i# ?0 l2 \ y0 A. i/ Q1-6损失函数! T6 S& C" @+ `( s
1-7softmax分类器. [+ a6 r m/ ?$ I( w- {" m) ?+ F1 y6 k
1-8课后讨论与答疑1 i" ^: l* }; M# l; g+ E9 q0 E
2-1梯度下降原理-) g* ?& P8 [% |: U* Q, |5 a
2-2学习率的作用-
/ s! c& \& S9 s& q6 ` j4 e2-3反向传播-
/ j$ V6 c: M/ N% J+ w2-4神经网络基础架构-* N: h9 L; g- t
2-5神经网络实例演示-
& D9 I( ~- g: N2 T3 s2-6正则化与激活函数
3 M5 t- k9 k6 @ Y& u5 o2 J2-7drop-out0 m; L. A& T6 {8 h
2-8课后讨论- D: Y$ K# F7 h- z" o; Z
3-1tensorflow安装; p! {1 a7 Z( f$ J6 ]& a
3-2tensorflow基本套路
/ J6 F& Y; s+ N2 M1 c3-3tensorflow常用操作+ @5 }* P4 G1 t# X* K8 J6 D4 i: J
3-4tensorflow实现线性回归
1 A5 N+ v$ u* D( G; @3-5tensorflow实现手写字体% a! B* P6 Q3 j
3-6参数初始化& @# j3 H% Z, Y+ Q8 B M7 l2 B
3-7迭代完成训练# ^, ?. d: e5 b- J! L# \$ N' b8 j
3-8课后讨论
9 A, @% u5 C* M1 w5 e2 @4-1卷积体征提取* |" @8 p- j: C6 p; x q
4-2卷积计算流程
* U" @, J( s( R$ J7 Q4-3卷积层计算参数
$ Y I$ _0 G" P, s8 X' l* L5 }4-4池化层操作 Q# r" G: H; c& n0 ?- ^+ [+ C
4-5卷积网络整体架构 l+ x$ j( r* H6 \
4-6经典网络架构
" N) L$ M) {* ^" _( r1 N" z$ Z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" Q$ n& @9 x- Y/ j+ n
5-2使用CNN训练mnist数+ M3 b* y3 j! O: P6 n b* U: J
5-3卷积与池化操作
# V8 F/ L/ a* N. \2 Q5-4定义卷积网络计算流程- y/ w9 C: Z" `9 ~
5-5完成迭代训练) I3 h# i5 |. P( Z7 X: J
5-6验证码识别概述6 A$ c" Y9 _0 P6 x6 u' L
5-7验证码识别流程" P4 w" V# r! Q+ f$ @/ h/ W$ ^' {
6-1自然语言处理与深度学
6 \$ }- s# i% q3 p6-2语言模型# m+ a5 t' ]% `. Z
6-3神经网络模型- Z# e: G/ ?9 B/ C
6-4CBOW模型2 F6 E# f5 Q2 N! n+ o; |" i
6-5参数更新
3 r' d( l6 s6 E2 _2 I6-6负采样模型
- {1 x' a) z7 l. D* H, p6-7案例：影评情感分类(数据+ y$ r4 T) }9 e, ]1 c2 b
7-1基于词袋模型训练分类器( T, K) `& Z4 C4 K5 W: a
7-2准备word2vec输入数据/ l# h y. `6 A _
7-3使用gensim构建word2
! `' i& j/ W0 b4 y. U' Y7-4tfidf原理! a o/ t, r5 J1 P9 H# B$ r
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- |- g. {5 v: i5 r2 q" {: @3 T7-6GAN网络结构定义
: K( a% |$ J3 K+ e' G" V% l2 P7 L7-7 Gan迭代生成4 b6 C) N4 L" c8 Q/ x- Q
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) A1 J' n$ y8 Q. o
7-9DCGAN网络细节4 j! _+ Z# d8 ?! v) Q) A0 i
8-1 RNN网络架构& x. z' C3 Y& t2 V6 [* S
8-2LSTM网络架构
1 g" S1 l6 N* i" S5 d8-3案例：使用LSTM进行情
6 ?6 Q4 _, b. H! s8 r3 ?6 d8-4情感数据集处理
% g+ t, e3 v3 F# Q0 w8-5基于word2vec的LSTM模型
# A% p; D$ c# `1 i8-6趣味网络串讲（数据代8 y1 y4 l! b2 Q& C4 c9 J
8-7课后讨论版: r3 o( U6 i* K0 j& N9 ]
/ B9 i' h- X% s Z' P4 [& i
2 G3 Z5 |/ f, w/ `$ F
〖下载地址〗" z' O6 I! i) M6 t3 J
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