/ ?+ s+ Y0 L5 h) @1 u$ F% C
1 W; |. `" ], D3 q1 F5 ?〖课程介绍〗, k/ c4 y% x6 f% v$ D0 v$ n) W
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ w- o; k2 d7 ~+ K# J8 U/ ^
. ]; }/ I4 I# J2 S6 i! b〖课程目录〗
7 o. a$ r. M( X1 Y* `2 ?3 p3 |1-1课程概述与环境配置# Y& v& s W; U7 c! W5 D9 h# x' D$ I: i
1-2深度学习与人工智能概述: Z- E( w! J+ @2 a, s" Q
1-3机器学习常规套路4 `) D: p3 S3 l; x5 T ?
1-4K近邻与交叉验证
# f( V& g% u$ m; T& [$ n+ N5 d1-5得分函数! ^& |+ t, \9 d3 |
1-6损失函数: [) Y) J* r5 W* X& I/ ^, N: J7 j
1-7softmax分类器
; F4 D n/ k7 U1 A1-8课后讨论与答疑
& b# [$ m, c1 t% w/ @2-1梯度下降原理-
: z! `& K* i1 b% A+ X2-2学习率的作用-4 L7 j) w/ p- R' \7 o Y4 R( Z
2-3反向传播-
- W' G" L9 Y- y# a' Y Z5 r& c2-4神经网络基础架构-9 O: w. v5 k! j1 Z, ~
2-5神经网络实例演示-
: Q w+ ^/ t" A; v/ b w3 @8 r2-6正则化与激活函数
! A' y# _) }" w& f, _3 f3 _2-7drop-out
+ V0 b# G6 O! @ g9 K2-8课后讨论
0 J. [) G( Z& G& @* L9 ~" a3 F3-1tensorflow安装; g4 h0 ^7 ], B
3-2tensorflow基本套路
% c& g/ ]8 I- k+ H3-3tensorflow常用操作( v( {7 w& h7 T8 u' |; o# D
3-4tensorflow实现线性回归4 l; p; ]% Z' Z9 i) i+ i
3-5tensorflow实现手写字体
B3 N: K# g) n3 ~" R3-6参数初始化
$ e# J( z' y G2 H7 w3-7迭代完成训练, I! l4 t1 z4 q& W
3-8课后讨论2 E8 @" ~+ b" u7 C d( S: r, [7 G
4-1卷积体征提取2 H/ \- U8 R4 j( n1 F# Z
4-2卷积计算流程
8 p/ O$ e5 z# |9 ?% k' m8 L4-3卷积层计算参数' s0 E8 x$ e7 x/ j
4-4池化层操作
$ R( |8 Y. O1 U8 p8 f4-5卷积网络整体架构
; I6 o( ?/ {% G% O4-6经典网络架构4 ]% T! f7 B4 j. s4 v& S
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） I1 K" \7 h8 g2 n/ Q3 S
5-2使用CNN训练mnist数! ^7 K: P/ e, h# J
5-3卷积与池化操作3 w ?# s* ?1 q
5-4定义卷积网络计算流程# L; _ U3 O$ o! m$ O) d# {, i
5-5完成迭代训练5 _8 _# S1 o( I/ ]2 q# c' o* ^
5-6验证码识别概述
& _3 p4 D8 L7 C5-7验证码识别流程+ N9 q0 ^1 q; y9 Q1 n6 H7 v
6-1自然语言处理与深度学4 r0 u7 t: W, {1 r3 J3 L# v _
6-2语言模型! p6 }+ f" E; E `2 ^
6-3神经网络模型& r& n2 `7 E' \, w2 B* H
6-4CBOW模型
5 |6 Y& K: c5 L8 {6 h; r6-5参数更新
1 L4 ^; x e: ^1 K7 F! P8 U+ [" [6-6负采样模型
# l3 T9 Q, c K0 w! B5 {6-7案例：影评情感分类(数据
, ], G6 m v& a: f# @& ?, I7-1基于词袋模型训练分类器% @! ?8 ?; D1 [" U2 G! [( j
7-2准备word2vec输入数据5 f; x$ A6 a2 i8 F1 y" Z, r: K
7-3使用gensim构建word2
0 q1 A1 k# Z8 O, p/ F7-4tfidf原理
) M7 w$ G4 L, c, {) {7 T* G; T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 _! L$ A: ^+ s0 G3 G7-6GAN网络结构定义
& L- F& a# j" X# Y7-7 Gan迭代生成
7 c2 I9 g/ p H! h7 |' ]" \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) J( V* ^2 G) x" h3 W7-9DCGAN网络细节
$ O* S* Z5 ]1 s8-1 RNN网络架构
& ?' @( t8 L) t7 q# \$ p8-2LSTM网络架构& F' f( H& q- ~# l& r: i* i m m
8-3案例：使用LSTM进行情 f' A6 P2 j J; R
8-4情感数据集处理+ `9 L, V4 a. S! o. C; S# N
8-5基于word2vec的LSTM模型# k, B1 \# o( k* C8 Q: x
8-6趣味网络串讲（数据代
3 w- K+ Z" ^ W! z9 |! x8-7课后讨论版
. Z; n; t8 ?" G' |: z" H6 U$ n) Z) Q6 o
9 J0 _5 |4 k1 j6 N# }1 Z9 v〖下载地址〗
5 R2 T; H& }( p# V. ?' N+ a2 E F2 C% i8 t
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