' B& o- }( w( h) o l$ H) N6 G" N
3 m" D, T$ ~* ?) S! n7 {〖课程介绍〗4 e/ y7 h3 d/ _0 f0 S
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ T9 ?+ |( v6 p# o$ i4 m1 [
~% c- l4 y$ J h; F〖课程目录〗( _3 {2 _2 G9 |6 y
1-1课程概述与环境配置
& ~1 @8 F: L4 `3 a4 a; U1 l' G1-2深度学习与人工智能概述0 a) T( t# _' ~. m2 X# V* C3 I. g
1-3机器学习常规套路$ F' B4 X0 T- j) w; |, n4 t, k; [
1-4K近邻与交叉验证! q; d: P2 J* k* ^
1-5得分函数
4 a W) s9 B% C, X" Y# m7 Q8 V1-6损失函数
9 g4 Y, v: a0 p+ |. O1-7softmax分类器3 e6 \* d0 S( m
1-8课后讨论与答疑. J0 o- J! @, ~$ B' ~* P: P. z
2-1梯度下降原理-
: W) X/ Z+ {& l4 G2-2学习率的作用-( D9 \* K8 r" {" _6 [4 _7 F
2-3反向传播-. c2 k$ q/ ^5 ]; m/ \9 l& p
2-4神经网络基础架构-
' N0 p) ]+ [' K/ x8 @2-5神经网络实例演示-
" q9 H( a- z9 Z8 [/ `. Z* {2-6正则化与激活函数: j n, c+ a, D' E# J. X8 l! @3 _
2-7drop-out
& ~4 R: F, ^7 w2-8课后讨论
$ D, O6 J* Q3 h. t( J3-1tensorflow安装
! m3 ?: ]8 ]: y, B" Y3-2tensorflow基本套路
! l$ h2 o: c; m& j3-3tensorflow常用操作
/ N' X4 B+ s ?0 f8 f A3-4tensorflow实现线性回归. D% n: K, R+ c3 Z
3-5tensorflow实现手写字体' s& z P5 t1 ]9 c; ^
3-6参数初始化
) O- p) r# z) \% X. _+ x3-7迭代完成训练
6 a/ f r6 T$ n% c; g1 i/ O8 ]- p3-8课后讨论9 O' D7 I; I0 r: `
4-1卷积体征提取. W* V/ }: v Y, K3 h- ?6 [
4-2卷积计算流程
a Z3 W) F5 X4-3卷积层计算参数
) G- }6 J& ` X4 z1 u3 ]2 H7 Y% V4-4池化层操作
' ^' O7 @3 j% \$ a i7 m' S4-5卷积网络整体架构, e! \+ k- X7 M* b, c
4-6经典网络架构
! W+ s1 j+ t8 O) @- K5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* `* S" Q1 }! v' Z! b; m9 t5-2使用CNN训练mnist数* a4 D* j' b( u- }5 L; j- F
5-3卷积与池化操作. p# c& L! T: F" b6 M0 p6 [
5-4定义卷积网络计算流程
5 R. g# D4 ^& s i- X$ `/ [5-5完成迭代训练% G, g% S* V2 z# Q
5-6验证码识别概述
# r! V* p* P% p G7 w5 f5-7验证码识别流程
: E' T2 U( a, T% G; E6-1自然语言处理与深度学
1 s7 U; R' W1 n: Z- o( J, U6-2语言模型
/ ^) M" s. I/ Q$ j7 D) A6 ?4 g6-3神经网络模型( ?: S8 M( X+ P) P9 H
6-4CBOW模型
" [$ g" V3 M* R4 l6-5参数更新
5 b) ~' a2 K4 d( f. v6 m6-6负采样模型
* C- |" z$ w+ y, ?9 e6-7案例：影评情感分类(数据
' t6 h, W! K2 [& m& A" o4 e$ Y7-1基于词袋模型训练分类器
" N8 n% t9 M8 q7-2准备word2vec输入数据8 Y) d0 t7 x- R4 ?8 }
7-3使用gensim构建word2* A" a; v( I+ k- |$ ]7 ~( B+ ^
7-4tfidf原理* G) X" d) B* S6 b6 q+ f# Q+ M
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ I' i9 Q, ^; v7-6GAN网络结构定义
* N& H5 f% I2 g- k7-7 Gan迭代生成# ~4 i c. K, Q0 J k3 z6 m0 Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& J1 m- Q3 A/ Z: G. d
7-9DCGAN网络细节2 x6 \* a8 [ U
8-1 RNN网络架构8 a# Q3 _8 E }9 E1 M
8-2LSTM网络架构
: y4 Z* A/ u( H8-3案例：使用LSTM进行情, `: Z% N. Y8 ?
8-4情感数据集处理
# `3 ]8 v* M# h1 r9 F8-5基于word2vec的LSTM模型* H( Q" e) F3 s% e* F6 r0 b, d, W D
8-6趣味网络串讲（数据代
2 t* J w( ]9 Y3 Z z5 ?# @, p8-7课后讨论版7 r( b& @# m, V& M3 R* C) G. A
* c3 _! m; H$ _% l3 T& S2 j% U# r f: K9 s- @
〖下载地址〗% _- A7 z( U3 S. H) G( T2 X+ n
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