% j) g8 ?- S8 [) v2 K* A
$ y& {7 m* E+ B9 a
〖课程介绍〗2 e+ M# |5 C# p9 D
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 l; F% ]( j8 B. I+ z4 X4 U
% a- U; s' h" a; R& T4 B
〖课程目录〗2 G- e6 O& b, ]- m2 _+ ~: _( A4 ^
1-1课程概述与环境配置
" v4 Y3 U: M+ k+ t5 x1-2深度学习与人工智能概述
: [& k& R* W: W; w' q+ x9 E1 ^) D1-3机器学习常规套路
/ a+ g, Y! r" V" Q8 @& ?9 \1-4K近邻与交叉验证, m- a4 x5 |. J! Z0 L
1-5得分函数/ O m0 J' [, U; d. H2 t0 t- a4 _4 I
1-6损失函数3 X3 F( J$ h- m. P0 ?% [+ h
1-7softmax分类器+ W, f9 y3 r3 ?2 i
1-8课后讨论与答疑1 r) y4 v( y8 X0 u" p. z
2-1梯度下降原理-
1 u8 s2 E+ G; S2-2学习率的作用-, A# z" q; A2 u7 B
2-3反向传播-
1 |4 e t/ E5 n! Z I2-4神经网络基础架构-% E! `1 }! e H; P
2-5神经网络实例演示-
* Y# _! c, u1 H" | R' |2-6正则化与激活函数
( ^; w! h- P4 ]9 A: R& r2-7drop-out
7 Y) s! i, L4 v, n! v7 G2-8课后讨论$ R( k9 |* C) j/ g0 B- F& M
3-1tensorflow安装
* I& M1 X8 `, j! b. P9 X1 ]3-2tensorflow基本套路
7 F/ L! y6 w1 l9 }' k, Z3-3tensorflow常用操作
$ [" l. L. q; i3 D, k- q7 c3 | e! e3-4tensorflow实现线性回归) v" [4 {* u: @" J$ d/ P
3-5tensorflow实现手写字体
! C, W1 ?/ C# x3-6参数初始化
7 C/ m4 w3 H' u0 Z' ^3-7迭代完成训练) C% e# b4 o1 v. W0 ]# D, {
3-8课后讨论0 D& g' V/ L% N
4-1卷积体征提取
# j; ` x( o% D4-2卷积计算流程$ s8 D: N9 ^. |: n4 B
4-3卷积层计算参数2 G% w3 c* i# o i$ \. }" e# u
4-4池化层操作) N- l& ~' f& B. q E
4-5卷积网络整体架构
6 j3 q/ n% j h c1 K4-6经典网络架构
. ~5 @6 p& @: _5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 x& t, g2 d4 f3 g* c- s
5-2使用CNN训练mnist数
' D7 o$ j* [% o# l& v9 H5-3卷积与池化操作2 `$ X& Z% c I: ?# | t
5-4定义卷积网络计算流程
1 n7 }& R* o. k3 Q" n# X- f5-5完成迭代训练; A9 s% c2 i/ |: I5 \
5-6验证码识别概述
* q4 a2 b1 j U3 ^% M5-7验证码识别流程% M: z% u. a% @( [2 E
6-1自然语言处理与深度学
% ?. I. {# ]7 ^* I6-2语言模型
+ A2 n: V' i. D! D t6-3神经网络模型- u/ c# w: Z. C8 u. c
6-4CBOW模型
( I5 W; n9 ^" E6-5参数更新
6 u5 h1 s) P) l! `) X6-6负采样模型' N1 d! J( z$ E4 y h0 N, s( K! P2 H
6-7案例：影评情感分类(数据
2 _* p# ?. b& {) W* K7-1基于词袋模型训练分类器
8 [# N! Y+ n' m; G7 `: s+ u7-2准备word2vec输入数据( D7 w+ _, H1 Z& F
7-3使用gensim构建word2
* a8 N, C# d: x [7-4tfidf原理9 ~, Y' }! _$ L
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 @8 m+ c9 g" o1 \1 ]8 T7-6GAN网络结构定义
% q Q% N/ q, G; C1 e7-7 Gan迭代生成; A; u9 N: F: u4 D" W* E4 ]! Y0 r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ C2 y2 S- [% K$ |& b8 S
7-9DCGAN网络细节5 C) M; b. B0 H! _5 N. Q
8-1 RNN网络架构5 e8 c# `' |. w/ q3 N& G
8-2LSTM网络架构+ X# P! y" {! e3 d( Z; l
8-3案例：使用LSTM进行情/ O1 r# Y: \+ s7 v' U8 h) i1 \
8-4情感数据集处理( H; K4 L3 p: O: m8 x
8-5基于word2vec的LSTM模型' E2 _7 i5 H% M- d5 i1 a
8-6趣味网络串讲（数据代
- x! }0 o. c0 R8 f7 v' I+ q8-7课后讨论版
: F. F. U) y( Z6 O3 J& z; e) e6 B! ~# q8 v5 }8 Y" n6 j
3 k6 Z, D5 r8 c' T. \/ H; P3 n〖下载地址〗: \9 P5 ]8 {( M F% |& D7 A
% L+ ~% d" V' B; v( `8 x
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