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; G* q7 z( S0 e( b0 D9 i〖课程介绍〗
2 `3 z" f2 }$ D& F$ Z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, `* |& ?! @, U% r8 c4 f
$ L0 I9 }& T3 D1 N8 r; W! l# l〖课程目录〗- A( Y3 o$ a# U- k
1-1课程概述与环境配置2 t- f% w& r* ^7 @5 N
1-2深度学习与人工智能概述
( C; G% t m) R2 r1-3机器学习常规套路
) K" C; n2 G/ }1-4K近邻与交叉验证1 b) b" l! X) q* B
1-5得分函数
7 a1 c" z5 w3 s9 j8 v- p: B1-6损失函数+ |# H2 e" z6 m- @0 M
1-7softmax分类器
9 B& q* V- H' C0 m1 Z6 `1-8课后讨论与答疑5 ^# J5 @ {$ m( r( J
2-1梯度下降原理-
4 _! Q+ C# O$ ?' h# _( ~2-2学习率的作用-0 x, K4 q( m9 G
2-3反向传播-
2 {; C8 \: T" T2-4神经网络基础架构-
: Y9 K/ w- h4 k! B2-5神经网络实例演示-
3 I1 |& r9 b7 p2-6正则化与激活函数* |+ C5 _0 \1 k6 e3 I7 s( |
2-7drop-out
! q. h. [: X6 G3 c& t1 K! d8 W2-8课后讨论3 i: j+ m/ \$ y9 D
3-1tensorflow安装' ?6 u0 U t* B# C5 R, W
3-2tensorflow基本套路
' U2 y; K0 C8 W4 ]$ \3-3tensorflow常用操作+ e: L8 Q8 j' K, T4 G
3-4tensorflow实现线性回归
5 D+ c" H/ `, h) j3-5tensorflow实现手写字体
8 Z0 D9 w. d; N1 g3 {8 F. R3-6参数初始化
. s4 t$ f6 F$ y4 K( _) Y/ N! u7 T3-7迭代完成训练
4 c" Z. L1 m" q5 f* v" H* z8 ]3-8课后讨论
) {7 y2 Q) w: Z$ K: j. m4-1卷积体征提取& `1 ^0 C7 K/ x+ @6 Q5 p! L
4-2卷积计算流程
# M; v, M1 C8 p% l7 C4-3卷积层计算参数
( Y% U* H6 i; }. e4 J2 n/ g- X7 h4-4池化层操作
3 j o6 k2 G" ?( j! |$ L s) m1 T) ~: N4-5卷积网络整体架构
3 l1 C. z) |# g4 ~+ v9 ^: s4-6经典网络架构7 ~% c3 w% x, T, E' w. _
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） _6 B6 u6 h6 n' K5 m% F
5-2使用CNN训练mnist数
- O8 f& w6 B! i, k& _. R' p1 U5-3卷积与池化操作/ A- U; @1 u) K$ E: [4 L
5-4定义卷积网络计算流程
1 r: o/ k. Q _3 e2 s7 i2 w2 O& A0 L5-5完成迭代训练4 f3 T, ]0 B6 }% W X, R4 c
5-6验证码识别概述
: ^- Y2 P4 b. |; s0 e0 \5-7验证码识别流程4 A* o5 P0 K# Z( i6 c1 @
6-1自然语言处理与深度学# ]+ V/ f4 C0 i$ H
6-2语言模型) ^, {( v a1 m. r2 N% O
6-3神经网络模型
B3 X3 Q2 l7 Z- y6-4CBOW模型8 c, U7 N3 h [$ r& ]/ I$ K
6-5参数更新
& p) m/ @2 K0 \ w1 q0 B2 q6-6负采样模型( w" J8 n8 z% o5 U! q( E- N
6-7案例：影评情感分类(数据
% a! H% B6 {4 T* J+ D) L7 G7-1基于词袋模型训练分类器( J; F& H6 I$ z" a" O+ F; Q: P
7-2准备word2vec输入数据
+ }' c0 W6 u" l; S; p7-3使用gensim构建word21 w/ u$ Y! k, F; h; \ z- X
7-4tfidf原理
) s/ M+ U& D5 N/ ^" y! o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 I; {# ]$ y+ r' L i
7-6GAN网络结构定义
, R |$ B3 i) U* h7-7 Gan迭代生成 Z) \0 F+ L' u3 P0 C' H
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. ~; K1 V. A' `0 R( [9 P- S7-9DCGAN网络细节! q; P d& W/ w5 y" u) {
8-1 RNN网络架构1 G* s. N: ~' w ^; {, t
8-2LSTM网络架构
" H. l* f n u8-3案例：使用LSTM进行情
3 J/ w4 o1 _" @( D8-4情感数据集处理
# D/ n7 f4 K5 B8 m4 _8-5基于word2vec的LSTM模型
' ~# {2 {# E5 z1 U9 s9 p8-6趣味网络串讲（数据代; G! t2 R' Q; d- Z$ B( r: Q8 g5 T
8-7课后讨论版
* O! I% {% R" h' L$ O2 Q% W: p7 }; l7 z& ^+ Q
! G$ R* q5 s1 _% l* b6 i
〖下载地址〗9 w' G( D: E5 |+ I0 `2 A0 t
; S2 [% p* i8 I7 ~7 `' q3 w1 P4 N
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