3 t: H, B' y' |, |1 N. L' R2 j
6 a% D0 b4 X# j6 X! `: ~& r
〖课程介绍〗
% c) |' h* W: p- ?( n此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 d: q( _) |: M% h* j$ C
3 N/ t/ J. |2 n& k6 S〖课程目录〗5 e, M, A! `3 D) F
1-1课程概述与环境配置
5 H. S, j' c" m e" j2 p8 g1-2深度学习与人工智能概述
7 x# u+ @0 T- q$ ^3 v1-3机器学习常规套路" j6 Y: O" M* Q2 X8 \
1-4K近邻与交叉验证. p8 D# ~$ s& P, G& Y
1-5得分函数# L: k) F" D n, X. Y3 E% U
1-6损失函数0 \. Q- x1 @3 y! v W
1-7softmax分类器7 g: t8 `. d& @. w0 M5 ^/ u) M
1-8课后讨论与答疑' m2 t# g0 p. J- D Y
2-1梯度下降原理-
1 l! D3 u1 ^6 @0 `* _2-2学习率的作用-' D- j7 l8 V6 a
2-3反向传播-
. U+ K3 V8 |$ ^6 p$ Z* X t2-4神经网络基础架构-& Q8 B7 @8 [. p
2-5神经网络实例演示-1 l2 s1 D9 k P$ }6 E
2-6正则化与激活函数
- R0 O/ @6 W5 e" O! S& r; Y0 }2-7drop-out" d2 T% S- ^) v" j
2-8课后讨论
5 a/ o+ x0 U" A+ F( b3-1tensorflow安装
2 Q7 P, z4 k& e' O6 B3-2tensorflow基本套路/ v6 X' B/ B# A6 S
3-3tensorflow常用操作/ l9 v5 Q8 v' O: C
3-4tensorflow实现线性回归
5 w/ R( e3 m9 d4 ?) X9 ^6 t8 R, c3-5tensorflow实现手写字体( F ?2 J2 \) y, n6 ~* X5 i
3-6参数初始化
0 p2 T; y: @ S: `3-7迭代完成训练0 a6 Z6 H$ L( [
3-8课后讨论) X4 w7 N# e; k" R
4-1卷积体征提取
1 f0 m2 k9 c0 x% m1 J |4-2卷积计算流程
$ s( ?4 X% }& s9 Z3 T* Q4-3卷积层计算参数
/ l) P1 e8 m# G5 U4-4池化层操作- e c9 Y4 b7 {: C/ J
4-5卷积网络整体架构
7 ~ N ], j4 r* F5 a: y7 p+ f$ |4-6经典网络架构! s/ |, T4 ^' ]
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
" R+ N u9 k7 {, I( R5-2使用CNN训练mnist数* i9 U( O# u9 _3 z" p6 W" ~ j
5-3卷积与池化操作
4 M: t( D" \7 [1 j$ R$ B5-4定义卷积网络计算流程; f. S3 o% G0 J2 a& \ V$ p
5-5完成迭代训练
0 D; j: S% v, l" b+ {( J5-6验证码识别概述
$ i. |' S- L6 ^) ^5-7验证码识别流程
, t! k; t: ~1 p i5 o6-1自然语言处理与深度学* }7 X. x" C: @: U6 D& |
6-2语言模型
+ A. ~- E4 A7 M+ x! A- x4 }6-3神经网络模型. W/ U8 q9 i* }3 f# C7 \8 q
6-4CBOW模型& t1 p5 t; H% ?! e" `# @5 Y+ X
6-5参数更新 W8 A! m, V, _: q. y" C( K
6-6负采样模型. y+ M2 |4 ]/ ?6 b& \+ R5 i
6-7案例：影评情感分类(数据
- c: u2 t/ W" J/ ^) ^- m/ E7-1基于词袋模型训练分类器# }1 s( w+ K6 O- _
7-2准备word2vec输入数据7 R; T' V& n! @/ H7 N! O
7-3使用gensim构建word2
# F8 D8 h, ^2 y2 O5 d+ t% l7-4tfidf原理
6 K1 e9 I4 ?0 O( Q, X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 }% C( w b1 Q2 F# Y: Q" z9 v7-6GAN网络结构定义
1 V6 K% i( F' I% G; r( p7-7 Gan迭代生成
4 O0 P% N( j! n2 E% P7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- M( f' i) | {7-9DCGAN网络细节) a# ]' E) |6 ?2 |1 m6 `8 k( A4 Q; y
8-1 RNN网络架构
) e3 r+ ?, _5 S8-2LSTM网络架构
; q. E( A) d. N4 ?& W- ]+ f8-3案例：使用LSTM进行情
/ {( `5 U% Q4 a% H5 K' p8-4情感数据集处理
, U% [, _9 b/ ?. Y3 P8-5基于word2vec的LSTM模型( j% g C# }- H0 m t
8-6趣味网络串讲（数据代/ ~9 Y \# E, G- X% Z" j% P3 O; x
8-7课后讨论版
8 A$ C5 ]; u" ?1 s2 u4 c& s. b( V/ ^# J$ y4 Z) Q
+ @7 b" y7 o ?- f
〖下载地址〗/ x5 R- \: R n$ a1 d' c" J* X( B5 X% ]
5 a' ?/ A! E1 M6 D' D
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