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# b {6 {' A2 J# s ]〖课程介绍〗
+ G# ~3 w! F: F/ v; K6 j8 f% o此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! ^% F H; \$ c& P7 f( Q2 b1 _( T) U; N
〖课程目录〗; f' v% A M. q0 M h- `# O2 g" }
1-1课程概述与环境配置" l/ p6 ^0 c5 X. v+ S: T8 {2 j I
1-2深度学习与人工智能概述$ u3 h3 }! N7 H2 S. ~8 w1 o
1-3机器学习常规套路; x; H: Z# m9 g: K( `( |5 {3 e/ w9 U
1-4K近邻与交叉验证
4 G' f8 b' N' p9 w5 q, c7 {1-5得分函数
$ e! ~' I% d5 D6 x5 x# r1-6损失函数/ S( Q9 P: H; p3 A9 ]' r) V8 G
1-7softmax分类器
/ N, v$ [8 @) \1-8课后讨论与答疑8 w5 T' S4 q3 Q# }& v) ?7 a; ~) N
2-1梯度下降原理-
0 L( j' K. Z! c+ L2-2学习率的作用-2 a" N4 N& |6 W# A
2-3反向传播-9 @ o" V" }3 e/ c! { t
2-4神经网络基础架构-
/ k7 n- c1 G: e/ J, y2-5神经网络实例演示-
* m5 A8 A! d; L$ l$ Z( T2 Z2-6正则化与激活函数. p7 e7 a+ D {4 M
2-7drop-out
4 v6 R0 q" _: `' [; w2-8课后讨论+ ]( s) J" e% U- j
3-1tensorflow安装8 S5 n4 ~0 p6 n
3-2tensorflow基本套路
, m5 f$ I4 q s9 u. F3-3tensorflow常用操作3 W! Q. o9 V, @" e. _. A/ I
3-4tensorflow实现线性回归* A( u: x8 o1 p6 f+ E
3-5tensorflow实现手写字体
4 C! u6 F, Z: Z- F! W+ U3-6参数初始化: c5 E2 ]- }; f Q
3-7迭代完成训练
9 f# K& J4 u& Y0 B) D9 k% {3-8课后讨论9 J- @$ G) C% u. b
4-1卷积体征提取
* O- y% \& _' ~+ O7 ~; y4-2卷积计算流程! w7 I F( v5 l J5 ~: I
4-3卷积层计算参数& Q- S. w) h( G/ _ n, ?' J
4-4池化层操作! z2 z* ~$ y, ]3 K* X7 o
4-5卷积网络整体架构
5 i+ O! y( J+ O1 v) W$ o4-6经典网络架构1 w: q2 @ W. L0 I% @$ }; T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& f6 \# T! S% J4 }; K5-2使用CNN训练mnist数" p# r u& X) ^* z
5-3卷积与池化操作7 l6 n0 a* ^9 }1 a5 w# L; t
5-4定义卷积网络计算流程- }4 Z) u m: M& \& r/ h
5-5完成迭代训练
! t' L/ C, W- {$ n: T* B( A1 h5-6验证码识别概述
; l; d9 J1 D3 p/ I: y2 w5-7验证码识别流程
$ x2 Z* y" }% _5 H6-1自然语言处理与深度学1 ?. t8 \" M8 p7 {9 s) `& n
6-2语言模型" _ L( n# O! _7 T3 r, k- \/ S9 f
6-3神经网络模型" v$ a* W. k5 H% I- I9 u: ^
6-4CBOW模型
$ d8 q. s; \: I! C O- y6-5参数更新
8 ]. B1 L( [1 n+ r: y6-6负采样模型! k) U9 _$ c' a8 u* O/ P
6-7案例：影评情感分类(数据
2 h2 ?4 k6 k% A8 y7-1基于词袋模型训练分类器6 b$ ^3 U! w1 F3 p$ q
7-2准备word2vec输入数据
/ t1 V0 y* Z$ |+ h7-3使用gensim构建word2
t& N& X3 ?9 v9 | i- o+ O+ K7-4tfidf原理- [6 G( l' C5 L* m+ _; T0 ~
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 A* Y, e3 K" p* ~9 o' R4 x# Z7-6GAN网络结构定义+ I$ p% @7 r7 k2 [# i$ y0 A
7-7 Gan迭代生成/ Z6 g, @# U8 u# r5 |6 v, N, ]4 g6 y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, `2 @9 K( U8 _6 \4 S
7-9DCGAN网络细节+ v5 H" {( w7 e
8-1 RNN网络架构' Q5 a0 y3 D* L* S* |8 p
8-2LSTM网络架构0 u% p$ e; z6 ^# z
8-3案例：使用LSTM进行情
$ }3 P6 o5 {- b) \8-4情感数据集处理+ G, ?3 A9 a4 D# b1 F; n
8-5基于word2vec的LSTM模型
% X$ z6 R2 V: n& i: h: O8-6趣味网络串讲（数据代2 K1 s/ v* s+ A3 F/ Z
8-7课后讨论版% t# N: N- o8 J6 |
- T+ M. @ s5 R+ y; M! e- G, h8 N1 V8 A, L# k2 _
〖下载地址〗
0 ]+ P. u2 m* P9 x8 P5 N+ ?" O% |9 ?. ~$ n: X* I2 t
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