9 C7 S8 N0 D; M$ i) c4 ^8 G: a: k
; A+ [/ d& Z( y7 g; w+ B7 ~; c〖课程介绍〗
1 a& w0 H* b% V3 ]此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& S: L( r2 K3 T3 v, R: D6 j
9 A; ~0 u. M2 S8 Z( E〖课程目录〗7 R$ Q2 ~# Q. p1 x( H, j2 k. C
1-1课程概述与环境配置) s0 V4 j! f& R& I4 ~
1-2深度学习与人工智能概述! ^7 s1 N$ f2 a: y+ O' h E
1-3机器学习常规套路
/ l n+ v. s4 t/ m1-4K近邻与交叉验证
, T) ^$ ?: |. w' x% q1-5得分函数0 b9 x2 _' O6 `9 l8 Y
1-6损失函数% u7 m( a6 e/ A! C% v+ J
1-7softmax分类器
$ X3 b0 \4 x, ^. W# u3 [' ]1-8课后讨论与答疑; I3 b$ _* N' V( L3 g( r* p
2-1梯度下降原理-
1 L9 l: j+ L3 Q) G9 X2 n2 `2-2学习率的作用-
: z' S1 \/ h% a, D% p! f: R, p2-3反向传播-; r/ q M" X. j, ~( ^/ Z3 z" c
2-4神经网络基础架构-
. P1 B( ~, b. H. I% ~- L9 g2-5神经网络实例演示-( }" J0 `) \. G
2-6正则化与激活函数
- j( |) M, S6 C3 {* |. u( E2-7drop-out/ ^) `* ^. J3 n: p/ J: f6 f" T
2-8课后讨论
; }8 a7 g+ z9 g ]3-1tensorflow安装* U4 Z. m* d5 y8 @$ O( G$ y8 ]
3-2tensorflow基本套路
# R M- U5 j: n# L: A( n7 _9 u3-3tensorflow常用操作) g/ \3 |0 c& }. n0 a! H* Y1 v
3-4tensorflow实现线性回归
' }. ^3 r6 ^4 Y; G( ^3-5tensorflow实现手写字体, i% e6 ?0 U% w; h) t( I& R5 _
3-6参数初始化
^: N. R: S/ { B3-7迭代完成训练
% T5 x5 K/ i1 F3-8课后讨论
% Q1 d' V* ]6 W8 m* ^3 a- L4-1卷积体征提取
; m% }) x$ t( \- e4 b ]* U4 ?' ]4-2卷积计算流程+ ~( [0 F1 Y1 ^6 v( u" L
4-3卷积层计算参数. ?9 }9 ?6 u& e/ I
4-4池化层操作
( j* K; A9 J! Y8 c5 A, @ u4-5卷积网络整体架构
c1 p3 @1 _" ^7 U. I O4-6经典网络架构
$ i: j6 j+ y1 {' T/ J4 ]5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) H: M. N- J8 r5-2使用CNN训练mnist数 g- j3 |9 D* m. ~+ Q
5-3卷积与池化操作# ?" v5 ~4 _4 Q4 v/ ^; \
5-4定义卷积网络计算流程
- I5 L9 @+ y; @- v5-5完成迭代训练
; t( g9 b: ~. U, B5-6验证码识别概述
- U1 X8 j8 F7 k: G) L5-7验证码识别流程# u9 t m$ A1 k5 S7 s
6-1自然语言处理与深度学
5 \9 ?5 T& J' `" y% h6-2语言模型7 e6 U5 W% E0 I5 a, _1 t
6-3神经网络模型
+ T% X- t) ^: L0 A/ b% f6-4CBOW模型
: Z5 m6 G! i$ ]; Q4 C3 E ^% ^6-5参数更新
2 {* R1 B- {: H# T+ }5 n! Q6 }0 M6-6负采样模型$ } Y" ]# O9 J6 P3 x4 }$ Y* u1 {! u
6-7案例：影评情感分类(数据
9 L$ e, w- j3 G6 V7-1基于词袋模型训练分类器
7 X% z* }( |. f* f7 ?/ D7-2准备word2vec输入数据- e( J- U% e5 y3 |
7-3使用gensim构建word28 V- Y& }: t7 G# h- V
7-4tfidf原理6 n5 C2 q1 |& F& Z* g
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 j, n7 U# m5 a' t
7-6GAN网络结构定义4 s( X) y4 q: m. L; W" b4 t
7-7 Gan迭代生成' j3 L: t, \: L
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% S* S' x! O# f, ~' P4 d i7 H7-9DCGAN网络细节" Z4 a- g& Y' e
8-1 RNN网络架构+ q3 {$ \- l8 z7 C. [9 q# R$ D
8-2LSTM网络架构
6 ^0 K1 l9 I9 v i3 c2 j4 I8-3案例：使用LSTM进行情) r: d; b9 Y! x( K7 U+ s
8-4情感数据集处理
- \) k9 e9 Z( c" w, [ i$ e# z8-5基于word2vec的LSTM模型
9 A4 j. c4 a" Q. P# L$ w" a+ R8 O% e8-6趣味网络串讲（数据代
+ s! q5 [( V, k4 m$ g- ]8-7课后讨论版
- [4 W) D' W* h: L7 N
$ |. {% n2 B: ?& y& l0 T) |; ]! B+ Z5 c+ A3 |: _
〖下载地址〗
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