1 I0 S3 ^8 |0 V$ U' G p- p
. V, R5 ?) j' D _- t0 b: @〖课程介绍〗
! v) u9 ?; A, f: q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) x6 @- V! i" E6 N5 v
0 u" k0 _& I! c) h2 ?' J' K〖课程目录〗
1 V9 w4 j, {$ h2 D& n3 l3 i: B1-1课程概述与环境配置* n. K6 F1 W4 \6 e
1-2深度学习与人工智能概述
" M" g, g: G1 K/ j* p% k b1-3机器学习常规套路4 @; ^- y' Y" E( }( B" }, Z
1-4K近邻与交叉验证
! h/ l7 ^8 C. X1 u/ k1-5得分函数% T% s# _: Q# b) P8 y+ b" h0 @
1-6损失函数& r3 `& K' C5 |8 @/ T' Z
1-7softmax分类器
* R: O w) o4 B* T9 z3 `1-8课后讨论与答疑
( R: z) ^5 d) t& i2-1梯度下降原理-7 ^3 s/ p2 \; }7 R' ^
2-2学习率的作用-
8 _6 V( u4 X. K6 G4 A! O( l2-3反向传播-
2 Z& F: o* G. @- v2-4神经网络基础架构-
. ?! y* h: |( \2-5神经网络实例演示-' \7 N2 c* B G
2-6正则化与激活函数2 n. k$ {, T. M4 u; |0 F. ~# B
2-7drop-out( e8 U/ {' B7 X" y
2-8课后讨论% g9 G1 Y R3 J9 ~
3-1tensorflow安装. n/ _4 _7 h. l
3-2tensorflow基本套路
1 ?1 F. Q5 l/ c w h v# g3-3tensorflow常用操作
8 C2 \8 D I. K4 U& f- S0 \3-4tensorflow实现线性回归" r- H8 a P& f
3-5tensorflow实现手写字体6 @1 j- {% p1 g( H5 i: z
3-6参数初始化
1 x3 o! N6 O% D' W% t3-7迭代完成训练5 f9 |1 y8 [- Q! S) j
3-8课后讨论7 b7 O5 r2 z Z/ P
4-1卷积体征提取8 a" F t( x; L8 V" ~* S
4-2卷积计算流程" \: o$ x& }, {3 ?1 K; i
4-3卷积层计算参数/ H' A% S% C: F, `3 c" l( \; D
4-4池化层操作: |- j% A5 F% l7 `/ G/ _3 L
4-5卷积网络整体架构. k/ B% d+ V6 D d/ ~$ G
4-6经典网络架构
, W/ _- C3 ]4 w% d; m5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 q* m4 n' [6 x& i% z8 C
5-2使用CNN训练mnist数) R* ~% g, U0 d1 J6 {
5-3卷积与池化操作! \* s' m5 u: m6 \$ I" A5 {
5-4定义卷积网络计算流程: a& G; Z8 M9 w+ e' r
5-5完成迭代训练- d2 D# w' m! D& P
5-6验证码识别概述. w r7 Z0 q, p) \1 o7 O' s0 ]
5-7验证码识别流程# J, _( p' V9 V0 F; R8 x( E
6-1自然语言处理与深度学
: D& L M# n9 c0 Y( `* h6-2语言模型! x) c9 `; `! g6 [5 C9 b
6-3神经网络模型& i+ w2 r' d5 E
6-4CBOW模型1 t( t6 h- ~, R1 }4 Y4 g5 B; }
6-5参数更新% n% d; b6 [# o6 q' @ b4 ^$ L
6-6负采样模型
8 t6 H: z* z4 h: ?+ ]: f+ T9 V @6-7案例：影评情感分类(数据
. Y6 n- V0 u- l& Z0 a n7-1基于词袋模型训练分类器
$ S9 Z/ Y0 I$ {& }4 z6 m6 Y7-2准备word2vec输入数据
4 t( P6 r. }2 u+ f# r' G7-3使用gensim构建word2
u* J8 r4 I8 A/ N" j7-4tfidf原理7 J7 M% O/ a. }9 ^+ p5 _/ F1 j P
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 m3 i! c& F( l4 [
7-6GAN网络结构定义
: [ }. J' X. {: U+ r; X5 b7-7 Gan迭代生成/ x! W& B/ J4 h6 V2 C; r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! e$ i/ a: Y5 S( j
7-9DCGAN网络细节8 x. p+ l3 ?' N' Q
8-1 RNN网络架构
2 \2 E4 I; G: o- m1 [, ~5 j \8-2LSTM网络架构
0 R, {& z/ [; E' ?$ e. s k8-3案例：使用LSTM进行情+ y/ o+ \ ^& Q! Y+ H8 v4 t I5 y
8-4情感数据集处理5 |% F' O- F$ F! @( \6 c, f3 H4 b% u8 N
8-5基于word2vec的LSTM模型, \1 y) p7 U! t
8-6趣味网络串讲（数据代
7 ^+ z6 H! [0 p1 v7 a8-7课后讨论版
$ b+ }& I% e, Q
* j6 C2 l2 g+ f1 ~; Q& G7 Z$ j; J2 T/ b6 v7 X5 T+ P1 |# G$ L. t! `1 u
〖下载地址〗, D. H6 }6 i. ~ d1 e1 h
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