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9 w; d9 N! q9 H# h% k〖课程介绍〗
& R/ p. l- y- e/ t g* G此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) `+ B+ P4 g* n
; B" L+ _8 ]7 M; s/ \
〖课程目录〗
+ m7 N: f2 m+ B$ K1-1课程概述与环境配置
" T1 K2 s* v8 H5 `2 e2 y6 \: Z) s1-2深度学习与人工智能概述2 p+ b2 c5 Y1 N H4 Q- J
1-3机器学习常规套路. i/ A. b+ x3 p% Q$ H4 J
1-4K近邻与交叉验证
. q$ a c) A9 h' J5 V1-5得分函数$ r* W. C; p) ]% }
1-6损失函数1 F* R5 K. Z7 X& h1 b9 @
1-7softmax分类器9 k; Q( Y! U# q
1-8课后讨论与答疑
, p' V( E/ c" f" A2-1梯度下降原理-
@# c" r/ Y" u! C+ J2 v$ ~2-2学习率的作用-: T7 O( D H8 @( L
2-3反向传播-# P, R! f, e' f
2-4神经网络基础架构-4 h# {2 d9 F: Z L) r& E) L
2-5神经网络实例演示-
% p/ w$ I1 D$ k) i3 V5 g2-6正则化与激活函数+ F6 X' q* @- U7 k1 J4 a4 ^% H
2-7drop-out
* Q3 r/ o$ ]- l/ K5 M2-8课后讨论# f; L; l8 \. \) V. d [! k
3-1tensorflow安装3 W5 _) C; D: }2 p/ j% J
3-2tensorflow基本套路7 b% s! _$ [2 W0 @' E/ [
3-3tensorflow常用操作
# q- a" A: V9 L* k! X: J) J$ k Y3-4tensorflow实现线性回归& ]& @7 i( q8 c" X) I3 B# F
3-5tensorflow实现手写字体7 Z/ A7 Z5 z; S
3-6参数初始化0 P" p8 s2 [. E ~+ [
3-7迭代完成训练
7 h e8 U7 A" B+ ^! c9 h. V! H3-8课后讨论
% @6 t) |- l$ M! a4-1卷积体征提取
" A+ c/ y, ], P; K2 z4-2卷积计算流程
5 M2 I# C8 T$ d# h4-3卷积层计算参数2 x, h' f9 v* c
4-4池化层操作# F( O$ K! Z+ s' s; _
4-5卷积网络整体架构
" w+ F$ @/ W+ _ e/ l3 l4-6经典网络架构 |: h0 j# h) L; P$ X
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）9 v8 c3 g6 V% u0 F+ K& ^
5-2使用CNN训练mnist数
4 l4 F1 L. _/ M7 P/ g5-3卷积与池化操作
5 E! A4 r X L: ^5-4定义卷积网络计算流程9 ^+ Y( B* b! ?0 r9 U
5-5完成迭代训练8 `. ^1 q3 s( |: v. L$ V
5-6验证码识别概述% S! a% c4 {8 F$ T3 A
5-7验证码识别流程" B+ M* u. P5 A6 ?( D) ]" y
6-1自然语言处理与深度学! l2 s5 L: T0 N) w* y) }% ~
6-2语言模型2 z7 @! W2 z' U- ^: x# N! H
6-3神经网络模型
" e, y. l, V/ }2 i$ l9 r# A- F3 p6-4CBOW模型; W: P8 l+ H4 T
6-5参数更新
* S+ C- Q- |8 H! L0 f6-6负采样模型& _8 V) T6 O0 G
6-7案例：影评情感分类(数据; r$ D# u; R! O/ D5 y4 T
7-1基于词袋模型训练分类器
5 s- [' N5 n5 F3 l7 n3 R7 S7-2准备word2vec输入数据& ^" W$ L: S# s& x- i1 n
7-3使用gensim构建word2
9 N) t$ P q5 g. ]" Y7-4tfidf原理9 w1 l8 l0 v4 I1 ]
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ n5 n1 b/ n" O+ l! V6 L
7-6GAN网络结构定义+ | i0 U4 Y; Y
7-7 Gan迭代生成" R% B( s) w* a
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 c V: R8 g: O) h! H4 b
7-9DCGAN网络细节7 v6 r" I% T, T
8-1 RNN网络架构
4 q! P) K( S/ Q y0 n4 k8-2LSTM网络架构4 e. \2 D Z0 N; `) d
8-3案例：使用LSTM进行情
$ ]3 u0 R0 q: a1 ? w8-4情感数据集处理1 u# N4 h) q2 r- Q# e. e$ j. E
8-5基于word2vec的LSTM模型
) ?% F( O1 T9 ?3 Q% R8-6趣味网络串讲（数据代
0 [, X8 ?( y, G9 F: T8-7课后讨论版
2 |7 w" t( t7 D/ h
" Q* k0 P, N; ~1 E4 s0 ?; D3 N! A) S
〖下载地址〗
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