: q7 B- Q+ j, j( W: S
; a2 @: P; H) _) k9 y* d- b3 c〖课程介绍〗 D- f7 q7 h# E% B+ M5 n& C
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
3 q q9 N+ k0 p7 J9 M$ U+ b- u" m) U/ Z! |4 h' a; r& o5 y& ~+ q3 q
〖课程目录〗
: Y: t2 b5 [& ]1-1课程概述与环境配置& b* O1 ?7 r- n+ @5 A
1-2深度学习与人工智能概述
2 q* l0 V# q5 c* p( H k1 E- Z, N; [1-3机器学习常规套路
8 w! i, L6 B/ s( W( F8 s5 ~ I1-4K近邻与交叉验证
% w) v7 @ Z9 `5 J' {- J8 W1-5得分函数( Y/ Y1 p$ ^+ n- S, z6 s
1-6损失函数; J8 G; B) [, w
1-7softmax分类器
6 R0 ?% r- o. T2 p1-8课后讨论与答疑
, C; _7 \ D- Z" k2-1梯度下降原理-
) D- r# T& Y3 D& }3 c9 q2-2学习率的作用-
" j( N! [" D8 t2 l5 |2-3反向传播- I2 n+ f) H! y% \7 D; p" P4 D
2-4神经网络基础架构-
& O i9 W, c/ S3 @2-5神经网络实例演示-' F. A, x$ i/ b2 z4 b/ f( \
2-6正则化与激活函数! U& g( S) p$ b m7 G
2-7drop-out
9 w8 i0 ?" v. D2-8课后讨论& f8 j2 a/ ^: J& ?
3-1tensorflow安装# w! g4 Y: W4 `% U
3-2tensorflow基本套路3 F. C) P/ `" u
3-3tensorflow常用操作; Q- P; B: h3 o$ s0 F9 n
3-4tensorflow实现线性回归
, p* B8 W: v- D3-5tensorflow实现手写字体
2 l7 D# ^0 q6 Y4 e3-6参数初始化
+ S. v* P/ D! ]. h! `. l3-7迭代完成训练
9 X; z# u# b! F" w+ B8 H; l3-8课后讨论. E0 |: e- ?- `
4-1卷积体征提取 d8 f( P v7 N# N8 N# O3 D7 r
4-2卷积计算流程4 j- o5 g1 o9 S& C. o. i( d5 O8 L
4-3卷积层计算参数
$ M! l! m7 z. Q2 @1 V) |1 [4-4池化层操作: h9 x" x; I. l$ p
4-5卷积网络整体架构
% N2 q" m$ ]1 p. D6 O% s5 f5 E4 h+ ]4-6经典网络架构
+ l- }) \; q: [1 C5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 r$ ], ^7 w: S7 |
5-2使用CNN训练mnist数
- \7 g, g3 t5 D; `5-3卷积与池化操作- v1 u- B& a' [1 Y6 o
5-4定义卷积网络计算流程
* X% E. a) H8 W& \$ T5-5完成迭代训练
8 t$ \0 [/ K9 g: i0 I8 J5-6验证码识别概述
, C6 ^* B8 l' O3 I* I5-7验证码识别流程
$ i& U. v* N, P6-1自然语言处理与深度学
3 |9 \, V6 K5 o$ M, { d: O6-2语言模型
+ |, U7 z0 l* Q# O5 d6-3神经网络模型( H0 J- N, ~3 Y+ o( B3 b+ ]! j
6-4CBOW模型7 t) V& h8 A& [+ a; Z$ P2 S" ]+ D
6-5参数更新
: i' T; Y& z$ P; Q l6-6负采样模型
1 d1 q& N: _; z! _/ S& N' w. m4 i9 I6-7案例：影评情感分类(数据7 _' ?+ ]! {4 k
7-1基于词袋模型训练分类器
9 N# c" z" \5 ]+ }3 |7-2准备word2vec输入数据
7 }+ I" K# ]* ]* A6 h* Q2 D; a9 C" s7-3使用gensim构建word2
% \0 z# s$ _3 Z2 _7-4tfidf原理
0 q3 c3 u" U0 W$ ~# [3 V# Y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), q, t7 I4 S/ w/ G9 |; j; U1 I
7-6GAN网络结构定义
/ t' \7 H; {- R8 j8 U/ i. y# X* l7-7 Gan迭代生成2 e" v) c! \1 C0 _6 g
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 s& r% s9 W5 I- r
7-9DCGAN网络细节$ ^% E5 e9 q6 a' l- I( A; ~
8-1 RNN网络架构
$ K/ A# a% y0 ^0 G3 c( L6 F% k8-2LSTM网络架构
' j. [; v6 A# X0 ]) h; L8-3案例：使用LSTM进行情
* Q5 q i* M- X0 X! v% `9 }8-4情感数据集处理
; c6 R" |* J6 P" g8-5基于word2vec的LSTM模型3 G0 O# a. H5 H" M
8-6趣味网络串讲（数据代* ?, {. G! k5 Z8 V
8-7课后讨论版5 d! b" T* r" `" C
4 ]# s3 R" u( x; \
% h: t8 \; @$ _+ h〖下载地址〗
* C2 X: M! { C" T9 X- |' \# Q5 Y, \
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