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( g; e a& V* S. x$ t
〖课程介绍〗- I" _( I- q; d! K) A0 W- P
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" R7 P, n0 S( [; U* G6 S1 N
' B7 e6 k! i6 o% Z〖课程目录〗
6 V4 W( @; E$ P! x% N1-1课程概述与环境配置8 L8 a/ X+ R9 _8 d8 Y3 i
1-2深度学习与人工智能概述
& U3 j9 H( c8 Z1-3机器学习常规套路+ y: x5 C4 I0 s. o. H3 H' m3 b; b+ l m W
1-4K近邻与交叉验证
9 p8 L! @/ ~/ B4 ^+ L' E% j- M1-5得分函数
, q7 s& p% N* z- {0 ~. a$ b9 V7 p, ]1-6损失函数
; d* `* t" p" ]+ i, R- W1-7softmax分类器- o4 q3 h Q" {) `5 n" Z: X, k
1-8课后讨论与答疑
% g! B# c, J# F) f q1 k5 z2-1梯度下降原理- d1 b/ l& F6 {$ {* a# N
2-2学习率的作用-8 ?$ ?4 q/ U# L' d L
2-3反向传播-
5 Z+ Y, m/ m9 C3 s0 A+ L3 T! F2-4神经网络基础架构-2 J; B. Y* s: b) E+ R9 R P
2-5神经网络实例演示-
* k. p6 `1 b% E& {8 H/ U2-6正则化与激活函数
$ k! G; _( B. {. w/ [2-7drop-out K; U5 J* V6 u; A( [$ i) N
2-8课后讨论
# e' H* V" s, n* X3-1tensorflow安装9 y7 }" Q1 @' B5 L$ R
3-2tensorflow基本套路$ y& J3 v8 f5 i( R% W' q( W
3-3tensorflow常用操作8 G3 | M6 l' C k
3-4tensorflow实现线性回归9 o, C2 `) L* C/ z+ }& F
3-5tensorflow实现手写字体
% |7 c, ~, x9 [& h3-6参数初始化
0 y& Z% _4 ^$ Q& G& i1 h3-7迭代完成训练
+ X5 P8 |1 N# Z* W3-8课后讨论* D, l, B- a" w2 b3 _$ O
4-1卷积体征提取
1 M' ~+ \: b- n" x6 S4-2卷积计算流程6 n+ `2 w0 B- G1 f
4-3卷积层计算参数' f9 }0 L. v9 T) |9 ?
4-4池化层操作
) ~, u# p, S4 J: i0 c E$ u4 Y4-5卷积网络整体架构4 \* |% D; b4 b& T/ `9 Z; @
4-6经典网络架构7 z5 c+ [+ W& P/ R+ D
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ _" ^ `/ E0 j9 M; d
5-2使用CNN训练mnist数' R. _# _9 h1 O9 c) r4 w8 U4 `* }
5-3卷积与池化操作
+ A+ D" c# J( l0 S8 O$ x5-4定义卷积网络计算流程7 B5 O7 G% M/ P0 H8 j
5-5完成迭代训练0 ^( E4 ^2 w7 z, B3 b
5-6验证码识别概述& D: p/ Q @) v7 B3 F2 `& q
5-7验证码识别流程
% g0 V2 Z8 k( N" h4 }3 `/ a3 N6-1自然语言处理与深度学
5 c) v: Z ^/ E+ J2 m. ^6-2语言模型
2 |+ x8 O6 z. E; `' n! Q8 @3 A( s6-3神经网络模型
9 `- U6 N! R, c& G$ \) J6-4CBOW模型
2 E2 x: A" F r' b: a! o- v6-5参数更新
8 P, L7 k9 j! y5 K4 X# C6-6负采样模型
: u0 Z% B; Y9 q, |& g6-7案例：影评情感分类(数据1 h1 o" j! U, {! i
7-1基于词袋模型训练分类器
7 p7 P/ E, o1 e2 ^0 T7 f7-2准备word2vec输入数据
* l$ ^3 x; }) W( E( j$ x; b7-3使用gensim构建word2
: `$ M. c E! G% [' B7-4tfidf原理
* |6 ^0 v0 q# R S5 T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" _- H# ~/ E" G$ d, M0 {: N
7-6GAN网络结构定义
) Z- u9 L. l4 g* G5 _- h0 ^7-7 Gan迭代生成. h5 `! S* D$ v- k1 i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! K1 r( ~% b$ ^. H+ F7-9DCGAN网络细节
: h5 _9 Y+ R: [; o/ O( e. u, E5 A* j8-1 RNN网络架构4 r7 ]- r0 B, C8 h
8-2LSTM网络架构
2 k% o. W8 |, R$ V8-3案例：使用LSTM进行情. p) J4 L7 I/ b+ |, ^* N
8-4情感数据集处理; }$ |6 M8 d' A- y: t! e0 s2 N; P6 z
8-5基于word2vec的LSTM模型
8 [# `' H0 n& d8-6趣味网络串讲（数据代
* }( L H* ]9 S/ s8-7课后讨论版6 b; A% T9 C3 l+ c' e+ `
" i7 W) m! U. K% p& T6 w7 `/ S" Z
3 \# U! t4 [( ^. D$ x5 B〖下载地址〗- N8 G( o# y- R. @( q
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