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/ O' u; C& F, ?1 }〖课程介绍〗, X6 V, n9 V# L' S! I9 f
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
$ g! n+ _8 b2 D$ n" C( |* u p! y: e# Q5 R" p. b' g4 m, Q6 [
〖课程目录〗/ c$ L3 j7 t" X
1-1课程概述与环境配置
( G& ^* F! f& ^# a* y1-2深度学习与人工智能概述$ L; F; C0 q8 A+ z$ [! i
1-3机器学习常规套路
: x/ J# @ {2 X3 m4 y: J3 k) s1-4K近邻与交叉验证
& V& `2 c* i5 z1-5得分函数
1 ^* Q/ k& p! j5 ^6 H: w1-6损失函数1 }$ z' Y9 P; i* `/ ~" x+ i
1-7softmax分类器* i& Z$ _7 p( c! Q) j3 g! J3 A
1-8课后讨论与答疑
|. t' k" v+ Y2-1梯度下降原理-% V' a( A5 ]0 r( V
2-2学习率的作用-% ]- C! M( h5 X& ~
2-3反向传播-
+ h; w$ m8 I( f4 e2-4神经网络基础架构-$ K0 }0 `" Y$ _1 Y8 d9 p N) l+ b
2-5神经网络实例演示-
8 a4 `0 W' X' A5 U e9 y( C! c3 o4 h2-6正则化与激活函数
+ G: S- U0 N' i' N8 Y }+ G2-7drop-out
3 k+ C, K5 w- J# X7 i; ~, I2-8课后讨论
& }3 q7 E9 F N. S8 e7 {3-1tensorflow安装 L$ T% n! d e& q5 d6 S
3-2tensorflow基本套路
3 K( d8 q7 F# t2 G7 d% e3-3tensorflow常用操作
) G' k0 Q$ Z. d, J& h' X5 |* b3-4tensorflow实现线性回归: ^! Y8 Z% _5 O. G6 Z6 e
3-5tensorflow实现手写字体
. q- y5 |. w$ r9 u3-6参数初始化5 M' Q! f+ b0 _
3-7迭代完成训练/ p, b7 y: e2 h! R) d
3-8课后讨论
w1 V7 f! x& u8 |4-1卷积体征提取; B8 s9 Q2 W f1 w7 _' c3 B, I- i
4-2卷积计算流程
8 v8 m4 }3 G: s/ R4-3卷积层计算参数0 D5 x H: J9 J$ n, H+ o8 D
4-4池化层操作
5 D4 _% B! R# r4-5卷积网络整体架构
$ |1 z# S, M2 g7 W* _4 V% R& c4-6经典网络架构
7 M+ A- u$ L* Q; L& o7 p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 `& I2 ^0 J0 b c9 S$ [: D5-2使用CNN训练mnist数# e& g& p5 E1 G0 N
5-3卷积与池化操作$ D6 k. D2 `5 a- T% y/ [8 R
5-4定义卷积网络计算流程) ?9 Y6 H6 k }, d3 q# a
5-5完成迭代训练
: g" h6 c0 v# L$ `/ [5-6验证码识别概述) }5 p/ t& [1 i3 K: i
5-7验证码识别流程! @! ?/ o5 `) W' w4 M4 r
6-1自然语言处理与深度学3 _( t1 N% ]* \ W! q+ v
6-2语言模型& F* Y" P" i8 F+ Y; v2 `, j
6-3神经网络模型6 O& o# D& a7 m/ u1 J$ J+ n) c
6-4CBOW模型
) @+ C0 a- }0 y! a# T0 O6-5参数更新
, m o, n% M) w' n( ?" Y, S* `6-6负采样模型
( s. T$ d8 l+ z& N6-7案例：影评情感分类(数据
4 h: \3 V% h# c( T7-1基于词袋模型训练分类器
$ w# M2 N6 u& d# B7-2准备word2vec输入数据+ E. T; j% W7 [; [ D
7-3使用gensim构建word2. c: n0 X6 X; B( f8 k+ ^
7-4tfidf原理8 f- k7 d+ u8 ~+ S0 Z3 f
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). m+ u* y4 n8 O8 j
7-6GAN网络结构定义
; D/ f6 u) {, t7-7 Gan迭代生成
+ j5 @; L3 o7 `% y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 R, f' ~' m6 L+ n( \0 X, `
7-9DCGAN网络细节1 c( |" i/ V4 O% ~& ?" a
8-1 RNN网络架构
! S. s& S8 b4 ?, P8-2LSTM网络架构
* [# o0 k. p3 E4 W7 ]/ O8-3案例：使用LSTM进行情
% @/ ]0 x( g% o* J( U7 `9 |8-4情感数据集处理9 g8 }" a& c7 q) ~. M- V
8-5基于word2vec的LSTM模型( j$ L1 t2 @' J& b" i b
8-6趣味网络串讲（数据代- V. j3 @4 T q% w* S$ N9 u7 J
8-7课后讨论版" M3 X% ?8 V% s5 O9 ]$ q0 U
9 K% P8 P6 H* `" v& Q
) F7 a8 L, c8 B; K/ c$ P〖下载地址〗. f6 C, C! O$ {4 `
( Q& I% _ m9 l9 t# y4 R
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