. I8 c/ f9 B* K3 E( j( j9 x8 Y G) A
7 ~- V+ c; W5 w2 ]〖课程介绍〗. s( x: o. W& |* R, C$ r
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 ^+ H; Q$ q- z! l0 A1 u, R; E
2 u' j3 e* I q: |- \, Q〖课程目录〗' k; @5 D. l8 G7 A" O
1-1课程概述与环境配置
5 n V- G& R3 I' R6 I5 `6 |7 A1-2深度学习与人工智能概述5 m+ v: K& m! u" l8 K3 ^% b# }
1-3机器学习常规套路
3 q& U) l0 S5 u7 N5 X3 w, U1-4K近邻与交叉验证+ C4 |: V i7 O; P; r! Z
1-5得分函数
# @9 F8 h3 W; b- ~4 [- ` s5 s/ o1-6损失函数
& m! p$ V9 I& r! b7 r2 z$ H1-7softmax分类器1 U T9 b; @" V' J5 Z
1-8课后讨论与答疑
; u% b/ H2 c# D, Z9 N2-1梯度下降原理-1 v! n/ X0 r( H$ y$ @; E1 p' G
2-2学习率的作用-3 F5 _: a7 h) i2 ~# f% |! O
2-3反向传播-
. H+ ^# ]- S% Y( `% @1 @2-4神经网络基础架构-
) A% c8 O5 B4 _( k; _2-5神经网络实例演示-1 {) j }8 b. H( }: z* Q. l
2-6正则化与激活函数
% p) T- y. g! g1 D2-7drop-out
6 f' \( [6 A) ?( [2-8课后讨论' p* t5 w1 X# V9 I+ ?/ N
3-1tensorflow安装% J, [+ ]: i6 H: F+ P1 T* g& A
3-2tensorflow基本套路' T" E# N0 n( J4 T3 G, }6 V
3-3tensorflow常用操作% l) J0 M& h3 G# e0 S
3-4tensorflow实现线性回归% h+ L* M8 U; l, J) L5 j4 R) w
3-5tensorflow实现手写字体, L2 H3 a" |: a# U
3-6参数初始化
+ R- [5 d8 H j1 x* o3-7迭代完成训练
# _! E0 d# z- h8 C/ P0 S; v3-8课后讨论. ?% l- h! _ o T6 n* V* e
4-1卷积体征提取
9 @, w' P4 h8 Z: z4-2卷积计算流程
f/ i% d; s% _6 U$ t2 [4-3卷积层计算参数
% i5 y: Z" t2 o. B: x! N4 ?) Y4-4池化层操作5 c/ B1 g6 v0 h
4-5卷积网络整体架构
% i" V5 `* A* {! }( a. M4-6经典网络架构- m3 K) J* f+ C( \: u2 }
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) m/ n! f5 d7 G' d) P/ ^. B: x: @* }5-2使用CNN训练mnist数
- _" A3 Y. {* {8 D" b' m4 J5-3卷积与池化操作% Y$ ^( o" _4 g3 o6 H' C% P: H- K
5-4定义卷积网络计算流程# K5 H! x1 b/ f2 q4 u3 D
5-5完成迭代训练& A& `; e+ I, }# J3 Q
5-6验证码识别概述
' X4 n0 r0 ]/ a+ @5-7验证码识别流程$ U% D7 F: K8 w# U) u8 o
6-1自然语言处理与深度学
0 X; \/ {1 G- o5 ]6-2语言模型/ Z0 `1 U: U" z; o
6-3神经网络模型. a- L) \5 \# `# N. d9 B
6-4CBOW模型
7 J* f0 t/ i6 |* O4 Q- ^6-5参数更新7 T5 W/ y: D# V# o9 i! Q3 a
6-6负采样模型( D$ n w7 G! E5 ^" X
6-7案例：影评情感分类(数据
( C# |9 x& j4 d- q, c, ]- I7-1基于词袋模型训练分类器
2 v2 S R4 J {2 c' {, d; @, P: V7-2准备word2vec输入数据- l: T' n/ s" l4 u: x
7-3使用gensim构建word2$ k z B9 ^( j
7-4tfidf原理
9 c3 j7 y- u# ^( ]7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); F c! K+ `" F7 W% \/ [% P
7-6GAN网络结构定义% n2 }! L7 \( B0 Z. U
7-7 Gan迭代生成/ y, D" C2 y# n2 T
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# O; l. l8 ?9 P! o7-9DCGAN网络细节6 ?$ g% l' ^% e# x# H
8-1 RNN网络架构9 c1 Y" q! m7 b
8-2LSTM网络架构2 k( V! J( X0 |; ?( N" X
8-3案例：使用LSTM进行情
& D/ N. i# { u8-4情感数据集处理
+ X% q* @5 `; d! \. V7 Y8-5基于word2vec的LSTM模型
) I* m& j) k6 ?; B2 ]& p6 f( X8-6趣味网络串讲（数据代
l0 A# |& W0 e8-7课后讨论版
/ x% d" d" T( F2 Y6 L k
- q" [# w$ U& P: e6 N5 | @
: m4 s* m% H% G! s$ j6 F* }〖下载地址〗! H/ x: K/ H& i4 c
: G- i7 ?4 w3 ]" t* u4 ^
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