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\; n: w, Q4 S4 u5 i r: {〖课程介绍〗) }: Q6 i# b M$ ^+ F5 b
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* Q9 R2 y# Q0 p8 R! z
) @! q1 z( x ?" D" M
〖课程目录〗. ] Y k. H/ Y1 r0 r# q5 U
1-1课程概述与环境配置
0 V( _; a- ^% h1-2深度学习与人工智能概述 T8 e D; k9 J4 u; G
1-3机器学习常规套路
) y6 [' k0 f3 z; W* I1-4K近邻与交叉验证1 k( D7 R9 M# U- y, v
1-5得分函数
5 F7 i# W, U+ S1-6损失函数
u1 K2 f. `. j" c' ~8 {/ ]2 [8 R1-7softmax分类器
) s2 M7 c& ^. F' f) ]6 G3 T1-8课后讨论与答疑: R+ c1 E9 @% f. f( j) N
2-1梯度下降原理-
. H5 E+ K4 ]( H+ `0 h2-2学习率的作用-# r! V7 L4 c7 D( }1 }( G. }- _! l
2-3反向传播-; @1 G$ R! k( {! m
2-4神经网络基础架构-
# X; b/ j% ^( x2-5神经网络实例演示-1 Y( \+ s0 d5 X& X8 f4 @
2-6正则化与激活函数7 ?' ^3 |7 M' q, v' v! N4 G
2-7drop-out/ v9 r- _) Y9 {+ u
2-8课后讨论0 V! U% |7 ]5 \
3-1tensorflow安装- A: U* N' t' l" O
3-2tensorflow基本套路
7 h+ y- g3 o4 {+ U6 T: u3-3tensorflow常用操作2 X+ s# x. I+ e
3-4tensorflow实现线性回归1 U# `& {1 Z3 J) L
3-5tensorflow实现手写字体) A5 [# h0 W+ g
3-6参数初始化
8 i& l# R* W9 L8 E7 m. c3-7迭代完成训练
! f! x( H( E3 }3-8课后讨论% |: K# J: B" N, k
4-1卷积体征提取: ?% L6 U3 H8 p) U
4-2卷积计算流程
8 `) |( y. {+ r. z; ?( C7 [) o/ \7 w4 ?4-3卷积层计算参数) H7 _ y# @" N( K, _0 {
4-4池化层操作& L1 E0 m; @2 y3 \) B- y% o3 w
4-5卷积网络整体架构
* R8 O! ^, L8 q1 K1 W9 o4-6经典网络架构% b; K, o6 T9 n( y7 h* n4 Z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 a* X5 |" J* M9 M! ^
5-2使用CNN训练mnist数5 u8 j# f- |3 B( I
5-3卷积与池化操作
4 S& A1 A8 s6 ^6 S4 p5-4定义卷积网络计算流程) ]4 ]% E4 X$ n2 H, t! `
5-5完成迭代训练! V. g8 K. T; `. X
5-6验证码识别概述
! I, f9 t) B, R- [6 H5-7验证码识别流程8 i( O6 \ I3 T
6-1自然语言处理与深度学( j- A2 z* |' e, y% I
6-2语言模型
. ?8 @' Q. @! x1 a% |7 P1 X3 m# F6-3神经网络模型* |6 y4 c9 b( A: f6 N V
6-4CBOW模型
/ L* ~' h+ s6 E9 Z# \4 x% U6-5参数更新) t1 d- O o- B: j+ p7 ^3 |/ G
6-6负采样模型
. A" J0 m1 C; _, S6-7案例：影评情感分类(数据
4 e1 O% C9 Z3 d; j3 o0 |2 w9 f+ f$ m7-1基于词袋模型训练分类器
' \* J5 ^3 D$ B* L) h" w7-2准备word2vec输入数据: i# c p/ I$ H
7-3使用gensim构建word2
2 }. l4 ^ E" i+ F) X# l6 G7-4tfidf原理
8 P5 K- G: {: Q/ v m* M7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 v+ }3 n7 y1 u& J6 U* ~7-6GAN网络结构定义
h2 C, ]3 C; C9 p: H8 ^. t9 Z! u7-7 Gan迭代生成" N! P, h; @# p9 E
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） s1 j( h% f- C' B7 R7 Y3 I
7-9DCGAN网络细节
1 }/ K% [+ h+ U9 B8-1 RNN网络架构$ I: V i+ O- ?$ X9 [
8-2LSTM网络架构7 X: o6 ~# F# r# q) e; ^# c- L
8-3案例：使用LSTM进行情
* B' }+ A5 |( i! m R8-4情感数据集处理
8 v$ p/ c$ L: C5 ^, K8-5基于word2vec的LSTM模型" U. `/ M& u" {, a( c
8-6趣味网络串讲（数据代
( e; K) c5 i( c8-7课后讨论版
4 _, i4 N# ~" @0 K& x) e+ R+ Q5 \/ O# X$ ~8 a
& g' j# y( C! h( ?〖下载地址〗( @/ X& \# \; O: q9 g9 o
! s# y: a, r* f4 W3 A) G, C
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