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# {9 }9 R# r$ I/ U〖课程介绍〗1 H+ I# z1 v4 ?5 r2 w+ R: N# 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( k, l& x5 v) B4 R: e
+ N6 G) z! _, y: W. w
〖课程目录〗
+ x' [' V- k/ J0 [* A: Z1-1课程概述与环境配置
2 q# p( K4 v, k& g1 |9 X1-2深度学习与人工智能概述2 f& P& W1 e% T1 d) I# p1 \( s
1-3机器学习常规套路
& M* V3 h& C/ Q9 u4 r/ F- g1-4K近邻与交叉验证# {# _7 |% X P1 x/ ?9 _
1-5得分函数
2 O% a* B# x2 w$ i' `% v1-6损失函数
7 y8 R" e1 n/ u7 I# A ?% e1-7softmax分类器/ F& \, n9 _5 @7 Y3 n
1-8课后讨论与答疑
, @! O1 T5 d+ } H& d2-1梯度下降原理-
7 O( `; H: t' _) ?, J2-2学习率的作用-
: j4 E7 N7 P% b6 i. b( q2-3反向传播-9 g7 w7 e$ {3 r; S2 J$ J8 A
2-4神经网络基础架构-) o' A7 `, j! w' x2 M4 J( y
2-5神经网络实例演示-7 X: u# J1 a s2 j9 N1 a' N
2-6正则化与激活函数
# L/ O6 Y7 o) c! x* C: p2-7drop-out% ^5 i4 E1 _/ d: u3 r
2-8课后讨论
7 d( s( y- R1 r3-1tensorflow安装
' A- q% L" I! r1 a& m6 z3-2tensorflow基本套路
' ^7 S: s' n/ n) Q6 G2 C) N0 E3-3tensorflow常用操作
' {" f$ |* [6 R5 P& a5 C3-4tensorflow实现线性回归8 N- i1 ` J# U
3-5tensorflow实现手写字体
8 v9 K4 q+ o9 L6 \& i6 S# \3-6参数初始化
2 u; N4 [5 }/ v/ J# ?+ K6 s3-7迭代完成训练! |6 F5 T; b- Z! R6 x! A7 j% E
3-8课后讨论: @; G7 \6 b$ x' q' i# P z
4-1卷积体征提取
: |) ?! ~3 w( q. Q. Q4-2卷积计算流程
5 Y& T% {" ]4 @2 |, J2 R6 `4-3卷积层计算参数6 L; r. v& L) H) H( I
4-4池化层操作
9 M( q8 k) A$ d6 h( X8 x+ O, a4-5卷积网络整体架构. X& S8 p! q, V5 B0 {
4-6经典网络架构" l+ X( l* R* D
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% l, o6 Y7 b- a' \3 S" \7 v+ i6 c8 b5-2使用CNN训练mnist数# ~' e0 X# k1 M- M7 E8 w
5-3卷积与池化操作
- M! q, v2 ~* t# c# r5-4定义卷积网络计算流程. o- P* O) z6 N, J$ w
5-5完成迭代训练
9 `+ J/ B. D1 ]2 f2 J3 e5-6验证码识别概述% ?7 F: B' `! u
5-7验证码识别流程" V; i/ `% S( A$ V& J+ ^: ^& N% N
6-1自然语言处理与深度学$ w4 j4 |! H$ ?5 R' h' p& F" E& k; q
6-2语言模型
# k! Y) U' X q/ }* F6-3神经网络模型' p* Y& S+ h) j( E; I2 Z4 ~
6-4CBOW模型6 f" h/ z, |. q$ R$ g p! c
6-5参数更新7 ?6 J3 A+ g: G% g
6-6负采样模型
+ |$ u8 o. N! A* e6-7案例：影评情感分类(数据/ j, |# G+ `' D5 C/ v3 L, _8 i6 r
7-1基于词袋模型训练分类器: y$ V/ w' e! Q) b# B
7-2准备word2vec输入数据
0 T6 d( E) f) s* L2 }7-3使用gensim构建word2
6 _" C0 }1 h& I& {$ c3 Y2 r7-4tfidf原理
) O. a0 ]0 f% E- l: L& o$ R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 z1 P- @/ s* R* A2 u3 f7-6GAN网络结构定义
8 A" e8 B! ?' z2 M; }7-7 Gan迭代生成
, }2 Z, {6 ?/ m3 e7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; q; E6 U$ m) ^/ l! S
7-9DCGAN网络细节+ |6 O+ T& J+ M5 s7 v
8-1 RNN网络架构
- k( T2 n+ P' N2 d6 `8-2LSTM网络架构
l- U& r4 V2 l x( ?3 J8-3案例：使用LSTM进行情
$ v6 O; T7 ]# Y3 j8-4情感数据集处理: G* l6 }: g( d' K h
8-5基于word2vec的LSTM模型3 I6 `! K% G) M1 h
8-6趣味网络串讲（数据代
& K3 n% T4 g; L8-7课后讨论版
; ~5 V$ M3 d, A" U8 P6 D7 @) L( o
% c V9 B$ Y, B& w( P' G; }. P# X) d
〖下载地址〗
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