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8 S( {- @( z5 d! x3 V9 l〖课程介绍〗
, k7 H# S" W/ `0 e7 z" p此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) r2 L3 S; u3 [. `. `
! ?5 K4 v$ B2 w1 t〖课程目录〗
. L( m, ^: ~/ y6 M2 j, k( P5 h1-1课程概述与环境配置
* y* j1 g h' X3 Q1-2深度学习与人工智能概述
: _' [1 d1 D6 A1-3机器学习常规套路
6 J! i: A$ m/ V2 K1-4K近邻与交叉验证
. l+ d6 x- w+ Y7 c. @" i$ K6 b1-5得分函数+ k. l: Y9 G' m1 D
1-6损失函数
2 ]/ R! g9 x' C. s( n1-7softmax分类器1 X" G% U- M" m q( L" B0 q9 {
1-8课后讨论与答疑
+ U0 }: v. e# u7 r) K' u2-1梯度下降原理-
, E6 r( {5 L0 q( o1 g' C% J2-2学习率的作用-4 N9 D. W7 K. M3 H0 f. q# z
2-3反向传播-
+ G5 f9 b$ `; e- P1 q6 f2-4神经网络基础架构-
( F# Q0 l; m) `: I& a2 t) D: g8 l2-5神经网络实例演示-& p2 P6 r1 x. I2 k& |" m8 u% P
2-6正则化与激活函数
1 ^. X, z O0 K4 O2-7drop-out
; C2 v/ L' @3 M2 L# O+ S2-8课后讨论/ a7 e" l8 G5 d9 j; F: l7 ~
3-1tensorflow安装! B' ^7 N$ {" `! I
3-2tensorflow基本套路
) v! m0 E: {, n7 U; m3-3tensorflow常用操作: ^* {' S, p) k# f
3-4tensorflow实现线性回归
! e |& J0 E+ U9 L3-5tensorflow实现手写字体3 U# ^" W4 t, [$ ]! j
3-6参数初始化4 W1 P7 [4 f% j7 I" K
3-7迭代完成训练! t* ?5 q: L+ }& m$ f2 T) S. l J
3-8课后讨论: Q4 n2 P' o% a6 X, o% m+ K
4-1卷积体征提取
5 j: i! {" @1 P0 R5 }4-2卷积计算流程
% V4 a# B5 [( j& t5 t) H9 x9 C4-3卷积层计算参数) p$ m& u+ X m0 [; I
4-4池化层操作: c4 m' X% a+ L |
4-5卷积网络整体架构6 e' O8 d7 R6 [( {3 H# ~" ]) o
4-6经典网络架构
& Z6 B" a% c/ U; Q% c* ?# b/ J% \& W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ V5 i; i& B! z6 c- H) g3 _5-2使用CNN训练mnist数
$ {7 v8 |1 S' w0 F5-3卷积与池化操作
2 c; `( s' X" K; J& x5-4定义卷积网络计算流程0 r& X+ g5 Q' `4 g1 y) p8 g, ]5 u
5-5完成迭代训练, g& Q( w! N( U. `/ B9 d- X$ |
5-6验证码识别概述2 H( a; D3 T' c7 }9 R
5-7验证码识别流程
# X2 E/ `- ~& F6-1自然语言处理与深度学
1 ?1 f( r4 n; C# ]6-2语言模型
3 @$ L4 S( h' `' T6-3神经网络模型! o' p2 f3 H' T( R
6-4CBOW模型, a' v' \4 X8 E9 A w& Y
6-5参数更新% M) W$ s. R/ b3 Y
6-6负采样模型
. Z$ q& }3 N4 ^6 O6-7案例：影评情感分类(数据
5 r. o: L* ]: c% O1 I h7-1基于词袋模型训练分类器
* U# T6 c* r8 S+ S+ k$ V7-2准备word2vec输入数据
- k/ k2 C7 D9 [1 O$ \6 y$ d7-3使用gensim构建word2: ~- b2 X! Z1 ?. X B
7-4tfidf原理5 O4 N" `9 ~' R4 [" f
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* [( E6 \& p3 N ^* j5 t5 S: y/ ~% ~7-6GAN网络结构定义
. ]& I( f7 w8 M7-7 Gan迭代生成5 z5 [2 Q6 w+ @! S v( G8 j
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
( l0 ~& T+ K- h7-9DCGAN网络细节+ Y0 }* h( \7 n6 |9 p. q& n5 r
8-1 RNN网络架构
7 N- i! d: B2 E$ @' B8-2LSTM网络架构
# y1 Z5 h1 [( }8-3案例：使用LSTM进行情
& O* ^7 [5 j9 ^$ H: g# p8-4情感数据集处理3 r: H. D# `4 u; _, {! p
8-5基于word2vec的LSTM模型) p% Y4 V9 i% @5 W/ \& Q
8-6趣味网络串讲（数据代1 V" F" I7 |6 S3 ~/ B
8-7课后讨论版) r$ G0 z/ C% N4 K
( }; N# E* L6 z; a/ p+ Y( z( @; H8 _/ e
# V2 b6 E u$ I〖下载地址〗
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