) k9 i. J4 _# |- `8 P2 A$ V& N9 d+ M6 M
# h2 {; V& {3 g: a% Q2 F
〖课程介绍〗
6 u) K$ u: N- q5 N此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) X ]0 B X( ~0 U3 _# j4 P9 W. R# G6 q4 m
〖课程目录〗8 j* K: c7 E) e1 e+ x
1-1课程概述与环境配置
6 S" M. ^1 A, L0 R0 P. l( U4 Y1-2深度学习与人工智能概述
0 o5 ]5 J& Z$ j9 c1-3机器学习常规套路0 a/ |, n' y* `8 d; r
1-4K近邻与交叉验证' P- J$ R6 E% q
1-5得分函数
! T9 J$ H6 Q, L( Y% a# U. G1-6损失函数. p8 H- Y N! b7 ~! G
1-7softmax分类器
( N8 e4 `9 p8 ^2 ?, ~ [6 r1-8课后讨论与答疑6 j2 j: d/ g5 o# w% n5 P2 v; m2 B
2-1梯度下降原理-+ L" I1 b. r7 V4 G# W \5 Z1 T
2-2学习率的作用-! C; b4 z- s) C9 G- l0 q
2-3反向传播-/ q. Z2 ~- c( }% S& L) f
2-4神经网络基础架构-
$ ~7 l& v0 K6 v0 ^2-5神经网络实例演示-+ n; D, t2 j$ `$ g9 C1 o5 G
2-6正则化与激活函数
0 K8 V' ^5 K+ Y, X2-7drop-out5 `- `& P' q$ I4 H: \
2-8课后讨论/ c2 p8 \/ w% P+ {* x) Y! t
3-1tensorflow安装& V' r" e2 H# W0 A; m. C8 e
3-2tensorflow基本套路* S2 u5 L4 U: L* l. V
3-3tensorflow常用操作
5 W3 l/ J, o1 L( m% _3-4tensorflow实现线性回归& ]) h2 A* ~& i$ M6 C7 `5 _
3-5tensorflow实现手写字体
0 Z9 z# o+ {" A" |$ c3-6参数初始化- ~+ d: {7 u) q9 X& K6 u
3-7迭代完成训练
- x3 i) Q7 Z2 o8 d: j2 J3-8课后讨论
* ^( m5 U. [( p7 i; k+ @$ R4-1卷积体征提取
6 e' \3 }/ i; h0 [4-2卷积计算流程
$ r+ p. l% K& l Z0 N* k y+ H5 A# t4-3卷积层计算参数
* W7 M, s* q" o8 o; g1 F D7 U, l4-4池化层操作" Q+ l4 @) C+ s e+ Y [; i2 I
4-5卷积网络整体架构& v: [! d4 |7 C; @. _& \% F
4-6经典网络架构
, k2 k$ K+ `' Y" ]5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! Y1 J7 B& @/ r" I$ d4 }5-2使用CNN训练mnist数
: D5 b0 f6 \" Z- T+ z$ |5 Q5-3卷积与池化操作
# s( H8 q1 C. R/ W' A p5-4定义卷积网络计算流程: u% L, p( B; G$ Z5 y* V- R3 i: u
5-5完成迭代训练
% B. f3 i' Q" r2 b) l! E5-6验证码识别概述
+ q* ?5 v! z# b0 `5 V _5-7验证码识别流程
6 C$ K N0 |2 p/ w4 ?6-1自然语言处理与深度学
& v1 w, x% N- z' D6-2语言模型% \$ S6 B3 K" W, D9 E8 T# P
6-3神经网络模型8 ?' ?- ?# C& U8 U6 `
6-4CBOW模型
' f' D, F" N% T8 ~. {+ f6-5参数更新
9 Y" \5 R% Y8 H2 @' L1 B' Q6-6负采样模型 O6 W) s& n( @, T8 O
6-7案例：影评情感分类(数据! g J( U4 u4 i$ x9 B9 U H% y
7-1基于词袋模型训练分类器
" L3 A5 X; [; K9 K. u7-2准备word2vec输入数据
/ |) c: Y8 Q8 Z8 |. E) D7-3使用gensim构建word2
* \& a; b, u, v3 o* I! C2 S/ ^3 D7-4tfidf原理
, _( J) ~5 K/ o) _7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 }' `! S( s9 t1 V' [- Y8 d
7-6GAN网络结构定义
' x+ B& a0 }9 q2 \9 {7-7 Gan迭代生成
+ k7 v) o9 o5 [$ `& o9 l7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- [8 M3 j: G' O' n, R s7-9DCGAN网络细节3 v, O% X; _: k- V2 n$ ^
8-1 RNN网络架构
0 Q/ W6 j* O, e* Y1 q, E8-2LSTM网络架构1 o3 v2 j9 M/ n, d& Z+ k
8-3案例：使用LSTM进行情
/ x- q% z# b0 B- v: X/ O8-4情感数据集处理
* ^! ~# ` H3 @* w& x. y8-5基于word2vec的LSTM模型. B, O0 z% i- _, ?% M+ A
8-6趣味网络串讲（数据代
9 v' W" J8 W& ^ z& ~8-7课后讨论版
: ~5 _$ l0 |! ~* `% `7 T/ B/ V8 U" g. K1 w* H1 N8 ~2 v1 `: I
+ g; R7 i; f; N〖下载地址〗* {, A1 n+ K! F
, S3 L+ l4 _8 Z( i! i# E
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