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( v7 t! Y. f* ^- f) P( ]〖课程介绍〗
0 T& x& B( {# o1 f- F( K; u& q- e( T% A此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& J8 [: B. D9 h* W8 S# ~$ P% `' h
〖课程目录〗+ v0 U7 ?9 t/ _
1-1课程概述与环境配置( Q0 g, N& Q/ F: H3 ~
1-2深度学习与人工智能概述- b" g6 G) h* u1 w4 V0 R7 }, m
1-3机器学习常规套路1 n s+ D- X! i* f& T+ f
1-4K近邻与交叉验证
. u5 ~+ r% @+ A( a! J `1-5得分函数
- z+ V; a: m" x ]& N+ w8 ]' \, [1-6损失函数
4 B S1 Q/ C; T) {) S1-7softmax分类器
" P8 J, a" `5 J* D, Q$ [! o% `1-8课后讨论与答疑
1 D0 d0 A& e* d" }9 u9 i3 @1 C2-1梯度下降原理-- j, l8 b. F' g, _5 h
2-2学习率的作用-
) W5 x' p" j& Q/ X$ p, ^2-3反向传播-& b1 B% ^3 ` \. b# d2 B' w
2-4神经网络基础架构-
- Q6 A' X8 b! U8 ^0 v7 p" N2-5神经网络实例演示-- ]) A' N6 |3 c
2-6正则化与激活函数
# {+ o* `7 b) ]* {- K- p' A8 b3 k2-7drop-out0 p6 j( h3 A V% @# o2 y
2-8课后讨论
* x7 p' i: O& J) X3-1tensorflow安装% y# }/ v X% A) H( p
3-2tensorflow基本套路
7 L9 k+ `& m+ D7 R. [" o- T* x3-3tensorflow常用操作
0 a9 L! v: f( s) S& ]/ t$ [" Y( g. u3-4tensorflow实现线性回归# J, E8 O5 g8 r( z: I
3-5tensorflow实现手写字体4 `6 I, K7 `+ c' p3 \
3-6参数初始化
; c Y& w5 N2 [0 N3-7迭代完成训练
" f$ m+ T o" I) x7 c5 y1 o1 M/ Q3-8课后讨论: T% x* c: A& G# l6 F# k, L
4-1卷积体征提取
( k5 D% B' e6 t9 m1 v, Z3 M4-2卷积计算流程2 ]& L# T0 I5 D5 t# B" R
4-3卷积层计算参数0 J+ ~- L7 r- V: k
4-4池化层操作9 Y9 e* O, U4 Q+ l1 l: U( m6 x% F
4-5卷积网络整体架构8 O4 T6 {2 L+ c* `' f# [
4-6经典网络架构* Y6 B2 F( `% X* a. i+ H7 p. Z- m
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ H8 h+ y1 ^: A1 D& k5 c8 h5-2使用CNN训练mnist数
S/ x; s3 r* X( i' ?) |8 Q5-3卷积与池化操作
/ [6 ?& ]9 u5 a6 g# H& p5-4定义卷积网络计算流程1 ?! \7 d% M' _- J2 W
5-5完成迭代训练
( \. u$ E# d+ B% b* O0 o/ e5-6验证码识别概述
5 \% O$ Q; Y8 Z D8 H0 o5-7验证码识别流程! M% P$ H) a2 V3 G1 N0 I$ C% A
6-1自然语言处理与深度学
. b$ h& S+ S% [6-2语言模型. p8 K0 O g! M
6-3神经网络模型
4 @' x. K, Q* Z4 \1 q6-4CBOW模型
1 ~: r8 o; u ?, }6-5参数更新1 U) l" m7 {; \* k, L+ [; l9 }
6-6负采样模型
) R! {, v) ?! H* u \' F+ S6-7案例：影评情感分类(数据
* Z8 g5 F6 m5 s! b7-1基于词袋模型训练分类器. X* o' J7 s4 M2 N
7-2准备word2vec输入数据3 J( P/ P6 S8 M, w7 d
7-3使用gensim构建word2
+ I# m) [9 H) {# s6 Y9 K7-4tfidf原理* ~5 H" c6 e& J! W( W
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, G! j( W/ f; _; T- k3 Y7-6GAN网络结构定义
* O' C( e$ d2 Q4 u( B7-7 Gan迭代生成1 B0 r" X9 a Z, N2 i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ z6 e9 u7 m- m2 I( |7 ~
7-9DCGAN网络细节
3 a Y$ ^/ c' a) v8-1 RNN网络架构; W5 {1 A% y& @0 m, N0 X9 n
8-2LSTM网络架构* z$ {; d/ D. y0 H
8-3案例：使用LSTM进行情
: {1 w' m! E$ J, ^# a8-4情感数据集处理' k9 W& N- z, \
8-5基于word2vec的LSTM模型
% t) p. U7 @; _( l8-6趣味网络串讲（数据代/ ?1 d- _4 b6 x Z( \: ]0 v; l
8-7课后讨论版
* c, A9 x3 e x8 X2 D, E: s5 H1 a" I7 B/ z! W) k D
# m( ^ y0 y' x* t
〖下载地址〗8 b/ i- H3 k2 Z7 v+ W' i, T4 y) ?( x) y
4 D4 e" ] Q( J, U4 N. r; B) |" L
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