2 H' o0 c9 R- W/ ?- Q* _- k3 n; b6 m
〖课程介绍〗3 a. V" v6 I' Q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战# J1 ]$ N5 F) I7 u9 i* G/ D
4 [. _" i% M% `$ K# I2 ~2 G/ Y
〖课程目录〗* t8 P9 V+ O5 W+ s" P3 u
1-1课程概述与环境配置/ X; ?* G+ l% f) E+ ?
1-2深度学习与人工智能概述/ ]9 B2 {8 X* s! o7 z
1-3机器学习常规套路9 c% w( G% J/ ^: j, B- I Q
1-4K近邻与交叉验证. x) O% [6 W, Q' @
1-5得分函数/ Y6 b4 O$ x% X5 X! X5 g. p: D
1-6损失函数1 \" I( h+ l5 y9 }4 z
1-7softmax分类器& r' ?6 H3 \4 m
1-8课后讨论与答疑* y: P( I3 R2 n
2-1梯度下降原理-
5 u" q0 f& a# ?2-2学习率的作用-0 l% Z6 K# B9 ^
2-3反向传播-
) D& a, o- L0 n0 h1 k' s. P5 A2-4神经网络基础架构-
" `/ V/ w+ G% [$ w/ @2-5神经网络实例演示-
( ]. j! {5 j7 N3 X5 l5 w1 r2-6正则化与激活函数
- Z& R3 T2 U- ]( L+ ^2-7drop-out
" @, q$ e1 N/ Y0 Q2-8课后讨论8 Q* G/ H. C* B& s o9 O
3-1tensorflow安装# l3 y: r6 m/ Z# [. }% B8 V; [8 A! h
3-2tensorflow基本套路
+ P9 ~1 X* n1 }+ a5 s3-3tensorflow常用操作
- d! a) m3 F; h* j: W2 i4 o3-4tensorflow实现线性回归
; E G6 O+ J6 u3-5tensorflow实现手写字体
1 J b, k/ L; m& ?2 s: \3 j3-6参数初始化
5 e- {( o$ I* F% @9 M7 z- f3-7迭代完成训练
* M* E: ?% F' \( w: ?6 J8 B3-8课后讨论
+ X5 B7 Y. H4 T( Q8 M0 r4-1卷积体征提取
l- E; j# ?( c' w" }+ s4-2卷积计算流程+ y, E" Y, Z" p% ^- p. Q
4-3卷积层计算参数
8 j0 S' w' Y# v) t4-4池化层操作! u) a! I, h/ i% o3 z$ M1 ]. M
4-5卷积网络整体架构
( K0 ^: E- c6 |- E: c4-6经典网络架构
* s# s7 s& D0 u* L# n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）; g3 W# p/ B& L
5-2使用CNN训练mnist数
$ |' G, i! ]9 d& c8 t) n8 |5-3卷积与池化操作5 R1 S6 j6 ]& s* `
5-4定义卷积网络计算流程
& I2 @8 Y0 Y; h1 Y5-5完成迭代训练8 ?- s( e _, z$ l, t' N
5-6验证码识别概述% }" g# Y x2 p" j& N% V Y
5-7验证码识别流程. b |! q- S9 ]/ M/ `5 _/ h M
6-1自然语言处理与深度学
& V2 X: m. j! E5 m5 z7 ~: T6-2语言模型
5 {+ T- Q# @0 E# q0 A u6-3神经网络模型! L0 R- W: [+ V6 d' ~5 r/ V/ Z/ ?
6-4CBOW模型
/ k, G: u7 L' z+ L1 y1 _; P& H6-5参数更新1 w! y- h" w3 ^1 C, Z* q$ h, ?
6-6负采样模型* q; n' o' Y+ h, Y
6-7案例：影评情感分类(数据/ l: i7 P3 y0 h, X
7-1基于词袋模型训练分类器3 u% N$ i; @1 N* ?3 s) T
7-2准备word2vec输入数据
/ i; e& e" S+ l5 t. {0 {7-3使用gensim构建word2
5 m$ m& o) |/ S9 n& z7-4tfidf原理
6 Z% b& P' K5 \2 Y8 }' G- A# p7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): a/ |; X l8 R5 m: d
7-6GAN网络结构定义1 s( X7 g5 i+ T3 F
7-7 Gan迭代生成
^: l+ w4 g9 F$ C9 }7 i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 i9 f2 y W4 W/ r; }: b1 N% d# u7-9DCGAN网络细节7 r( t @0 h+ n0 o
8-1 RNN网络架构
$ ]6 L. p! H% [! r! \; H8-2LSTM网络架构7 t/ T' R- E5 A' _
8-3案例：使用LSTM进行情
9 L. n: Q9 z4 w8-4情感数据集处理
5 c& z& _$ B* O) Q8-5基于word2vec的LSTM模型" [1 t; h5 B$ p: s. m4 G, l
8-6趣味网络串讲（数据代
2 T) i# Y, Z5 N) K8-7课后讨论版
! r& l" L8 H6 I' l" { c6 G- a* j6 F' a1 k/ E
. e- T* z O L〖下载地址〗
6 A. r( E3 v7 M9 H* f3 v0 c, F# j% D: E7 U3 l& W8 w5 E# n7 |
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