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* m' a) ]3 e9 k5 D+ {; X〖课程介绍〗: \" h0 {% m) O1 h# K1 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
3 A; Z0 m6 h9 E q& H, X
: B- ?+ X6 O6 Z* `' e9 L3 y/ q〖课程目录〗! X! Q) C, k9 J v: \
1-1课程概述与环境配置+ G# o, \! I9 h; ~& h& `, u' {/ P; V
1-2深度学习与人工智能概述
" V: D" @' K, n% n" h' ?1-3机器学习常规套路# Z& ~- u; Z% L4 p7 d( Z8 M' }, H! H
1-4K近邻与交叉验证
5 F* Z) [3 i& q4 w* ?9 L8 ~7 o+ k1-5得分函数& R' I% ?( C+ N `, k: H
1-6损失函数
6 j( A& S& X: F9 H: j1-7softmax分类器
, S' K( `7 O- N% G- H1-8课后讨论与答疑2 P* o# M4 e; `( u$ S8 H
2-1梯度下降原理-; H/ E3 `/ A# T: G, X
2-2学习率的作用-1 X1 v1 z7 Q6 D$ N- B; K# x: S4 ~6 H5 h
2-3反向传播-
. }4 O4 [& t; b& X" z( r/ {2-4神经网络基础架构-5 B: F: H' z+ Y# B, n3 i
2-5神经网络实例演示-
( \* f1 y% G4 s; V$ Z2-6正则化与激活函数( N( u- f6 P7 a3 `
2-7drop-out
. r; s: [( y* U) i. a2-8课后讨论) [+ L9 ~9 P& W& K6 f/ P8 N
3-1tensorflow安装
! t9 P4 x8 s2 v2 s3-2tensorflow基本套路
4 z. ]" Q# K3 A5 W7 \2 T# z3-3tensorflow常用操作
# Q0 a+ c3 _$ G) \* G! E7 k1 e3-4tensorflow实现线性回归0 F8 V6 H+ Y$ U
3-5tensorflow实现手写字体" r( i9 s. d+ i+ _; l
3-6参数初始化5 n- i7 C+ f, ]6 j6 x9 p
3-7迭代完成训练: j# V, D: t0 C; i3 u$ [3 U( b
3-8课后讨论: q5 s" m" X. Z8 W1 x: [4 ^
4-1卷积体征提取
7 _6 |! W' o0 v+ m. q4-2卷积计算流程! }# y6 E% N$ F) J
4-3卷积层计算参数0 n/ u$ @( v/ L" G! j* \# e
4-4池化层操作
* d7 X+ P( @) S' G7 B( R4-5卷积网络整体架构3 }3 q1 J$ e: k1 ~1 x
4-6经典网络架构, G: n- G Z- K1 O8 z4 K
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) A) @: L* X$ h" n* i5-2使用CNN训练mnist数9 R$ \$ P; `4 E
5-3卷积与池化操作) Q' D. i. U2 y6 j2 G4 J" W
5-4定义卷积网络计算流程- O6 Z* b4 j( A: p1 m/ w. O
5-5完成迭代训练
; S8 D7 {) p$ Y! k! i0 x$ Y2 w5-6验证码识别概述
. E! e9 H: J) J( A- O9 i8 H5-7验证码识别流程6 j0 E1 t% e2 L3 E7 W
6-1自然语言处理与深度学
% }) h$ W* `# z6 X9 x) E6-2语言模型% L) _" @! X/ ?; j; h* @) ]
6-3神经网络模型! [+ u; Y4 h. u& ?
6-4CBOW模型
( Y) P8 W; W4 K. Z6-5参数更新1 R' u( F ~0 D
6-6负采样模型
4 I& n0 w5 x& c) e4 o6-7案例：影评情感分类(数据
) ^$ P7 R3 C; c$ m3 N, O; |: M7-1基于词袋模型训练分类器
' ?, ?- p5 h0 p' e7-2准备word2vec输入数据
; x: w3 Q* i- D: n7-3使用gensim构建word2
2 D: h: i" i0 a' y7-4tfidf原理5 v. U. n# J2 U: B) Z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ a6 L' N- C0 `: Z8 \3 B* F
7-6GAN网络结构定义6 P6 p- U& y5 I S% e
7-7 Gan迭代生成) y9 s5 S+ p$ d+ h4 S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 O9 [. h- J& a& f4 q: P7-9DCGAN网络细节
5 X& }0 d6 i+ z8-1 RNN网络架构
* d7 h6 s j* A: x3 ?( H8-2LSTM网络架构5 [# Y. [$ I$ Z O, ~3 I! \% Q
8-3案例：使用LSTM进行情" t+ ~; @! o7 n" p; r4 _8 `
8-4情感数据集处理7 y4 f7 u s3 `, I# G9 s3 m
8-5基于word2vec的LSTM模型
4 U4 Z* G( i4 q( z( K2 a8-6趣味网络串讲（数据代
$ g) M" j& z1 J8-7课后讨论版% b5 p: E8 j! k% P- C" ^6 L. \9 P
7 ]; E8 p6 [" }9 s# U1 Z
5 i6 N8 ]! F& R' z" f
〖下载地址〗6 P+ {% j) H: R2 D1 l2 M
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