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( S1 m$ i3 r& g3 d8 V5 r: u* T〖课程介绍〗0 w" ?- l, k9 i5 h; A, d$ d
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 z4 c2 C% O; q7 T' Q" b* q7 ]. J% u
" g: O* e6 a: h- Y$ B$ l〖课程目录〗% {5 s+ z" P3 v& ^- v% A# I. @% F
1-1课程概述与环境配置/ p. N& X- [: |1 P& [4 r
1-2深度学习与人工智能概述
1 M; ~! n& H r9 _4 ?/ n; m1-3机器学习常规套路
m- A+ t4 w2 r I& O8 n1-4K近邻与交叉验证
0 f' R/ \/ k, J0 ^' u. ?8 ?# [1-5得分函数
) m& y4 H2 Q& B6 c; `- J1-6损失函数
; F- P9 p& e% W0 X2 X2 s1-7softmax分类器
% {8 w- U4 o8 E9 k1-8课后讨论与答疑9 ?& O8 U3 I. p& h: {% n0 R
2-1梯度下降原理-
% ^" B" [ W0 x d' s3 K: t2-2学习率的作用-
! C# P1 U& K5 F5 _- j& x2-3反向传播-
) K5 x+ f4 x4 e8 U2-4神经网络基础架构-; N; J0 T0 X- _ f$ C9 n# G7 c9 M, o
2-5神经网络实例演示-8 {/ P- K+ ?' r- o7 _7 e
2-6正则化与激活函数% `2 @: {$ z+ N' A; T
2-7drop-out
5 B1 |$ e% t2 T. r8 {2-8课后讨论- f( k3 X$ d' ?) H) {
3-1tensorflow安装
S& ?" z' c4 C2 p6 z3-2tensorflow基本套路" s; }8 b: {8 u S4 P
3-3tensorflow常用操作; N7 ]- x9 l; N+ {+ {% b
3-4tensorflow实现线性回归
L+ m; u# N; c3 }( ^; B' [5 H3-5tensorflow实现手写字体
" L- ~5 Q* e; {6 \' X- w4 }3-6参数初始化
) {- F6 ?7 e+ b+ G7 A3-7迭代完成训练
3 {" `0 ^) ^- q. I2 t; `3-8课后讨论' S; @: z9 i' W* ^
4-1卷积体征提取5 {" i6 c% M+ ?! k
4-2卷积计算流程& _/ V* O& h$ ~, o. s
4-3卷积层计算参数 t. t* f+ A4 t4 Z7 G9 `
4-4池化层操作) N% J" _, z& P1 c6 L
4-5卷积网络整体架构' W$ R: i( K, F r; q
4-6经典网络架构
2 l: L/ A* P( I; i* @8 W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 e) T- }2 T# M1 i& Q9 u5-2使用CNN训练mnist数+ _4 j7 d3 t; I+ _0 J
5-3卷积与池化操作
: [# s! J2 t3 O1 x9 ?' |5-4定义卷积网络计算流程
) X# F4 k/ ^ C9 B# p' n5-5完成迭代训练
6 P; Z; [! {/ a& e8 q( p5-6验证码识别概述
( J' v4 }! ~1 u$ D5-7验证码识别流程; w; D) z; g+ c3 I
6-1自然语言处理与深度学* Z, E1 e( w# `+ e5 R
6-2语言模型7 w$ L/ Z- W. @# c5 G
6-3神经网络模型
- h9 \- i( x/ `& e; c7 H8 v6-4CBOW模型! F. i. S* Z5 M. O! u' `
6-5参数更新9 [- w4 j; b1 g& g `
6-6负采样模型/ x; O/ _$ b* n- B4 l3 r& a: [
6-7案例：影评情感分类(数据! e2 a3 N; b% d& d3 t+ D
7-1基于词袋模型训练分类器' p, D2 X! k/ t% w3 }
7-2准备word2vec输入数据
# C+ @- U/ A+ q4 @4 o7-3使用gensim构建word2' X& P3 N+ ]9 ]$ o/ B
7-4tfidf原理$ h- O2 P9 n2 |/ j
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! r9 i; o: i% e- G" ^7-6GAN网络结构定义
% n2 ^4 Q2 F+ J$ n" b% R" Z" U1 u7-7 Gan迭代生成
, B) A1 f" m3 ^4 [0 B4 d7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 Q, `! j" Y( d! H( ?
7-9DCGAN网络细节
4 J9 m8 u/ V X8-1 RNN网络架构
y( h0 U) X+ w8-2LSTM网络架构- Y7 P" A% Y# N }) v: o
8-3案例：使用LSTM进行情; J2 ~! ?# `4 _$ [2 Z
8-4情感数据集处理: s) `+ w I/ B/ |2 P- H' b
8-5基于word2vec的LSTM模型
6 |2 {4 V9 p& W+ Z V, M% ]8-6趣味网络串讲（数据代- z2 R/ j! M9 d8 T$ K: J0 F* l
8-7课后讨论版
& U8 {3 C. x, l+ l c
% M( f& } f, Y- m
! O$ G$ J/ X H+ x/ L' G〖下载地址〗
3 }$ ~1 w( D: ?4 H" f3 _! r/ @( }7 a7 n* n) W
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