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9 C8 Q% P s' [2 F' b/ l I) g5 \〖课程介绍〗- o6 o5 K5 ?% |1 j# p
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战! k, ~3 Y% Y; | Q
) X8 A- C+ z' W9 M# @8 p〖课程目录〗/ J. ]$ {' T8 E$ K
1-1课程概述与环境配置( S' b" |# w; @& Y
1-2深度学习与人工智能概述' Q% t0 ^. a. ~' p2 o" p
1-3机器学习常规套路% P4 l( y8 ^' Q
1-4K近邻与交叉验证
# m3 T0 w/ j+ |! k; k. w+ g/ t' c1-5得分函数
* G/ F$ X9 R/ c/ F' ^7 C1-6损失函数" U3 ]4 L# e }$ k' n
1-7softmax分类器
" w3 x2 u: {8 A& L/ Y: S9 L, Q1-8课后讨论与答疑 g2 q; _( G% Y. N3 a6 k
2-1梯度下降原理-/ r* C9 z* q5 H" E
2-2学习率的作用-
( s$ P6 ?9 ]+ x7 x- @. _0 B; |% Z2-3反向传播-7 j4 B, j2 O: S9 _
2-4神经网络基础架构-" J; M4 H+ S U4 r& R( P
2-5神经网络实例演示-' l; m3 Q: }: u2 E( ?* E
2-6正则化与激活函数, u2 m6 @" W* {; t! x) Y5 @
2-7drop-out5 E+ [! i: f8 {* ?/ Y9 q
2-8课后讨论
; u7 r6 W/ e& t/ Y' J3-1tensorflow安装 i( _1 r# D( t7 F/ t" k7 o) F
3-2tensorflow基本套路
7 w& t/ S" V) @; y! U& I5 _3-3tensorflow常用操作8 B7 b( G# c" j$ P4 ~+ n
3-4tensorflow实现线性回归
: d* U* Y& S" J" J/ g& k) I3-5tensorflow实现手写字体
' T K8 ?. c5 X3-6参数初始化
+ {( Z" u. H5 \! w/ e5 z! g3-7迭代完成训练7 S8 g! `+ w1 H. W0 C9 I
3-8课后讨论9 t, Z' O* g( F3 g8 @( u' }# W. Q
4-1卷积体征提取) }$ w l6 Y1 @+ |( I
4-2卷积计算流程
: k( y, }4 T+ r+ y# n) r4-3卷积层计算参数6 I- ^) F7 t0 z( s
4-4池化层操作1 L3 z8 A, f( t1 k) E
4-5卷积网络整体架构2 B* v! ]1 T7 |/ C
4-6经典网络架构
, n j) V5 G1 P5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 t5 w$ S% y6 ~- o4 `
5-2使用CNN训练mnist数) O' O |/ u6 Z C3 P; l2 ]
5-3卷积与池化操作 K6 D4 W: g4 s: u- ^
5-4定义卷积网络计算流程
/ ?" w% ^9 |' q% e$ I5-5完成迭代训练
( K, M, D5 P6 `, @* D0 \& ^5-6验证码识别概述( v" e$ ^6 E+ q" u
5-7验证码识别流程8 a. n' ~" e0 y; V
6-1自然语言处理与深度学
, H1 O# a$ p# H6 T2 M0 B% t6-2语言模型% I* i# j! B8 e( @
6-3神经网络模型, v! b9 p, N i6 \: U
6-4CBOW模型
; F9 A8 R t+ _6-5参数更新
5 D' Q) B4 b g1 k T6-6负采样模型
1 X4 M, g. L! d6-7案例：影评情感分类(数据
4 R( D+ K1 M* C6 f& H3 k5 c1 i7-1基于词袋模型训练分类器( {3 ^4 t( _% L- `
7-2准备word2vec输入数据2 R8 n _9 e* @. M1 {0 o) l
7-3使用gensim构建word2$ b- v! N- T, T, R: M5 \
7-4tfidf原理* x- Y9 x1 @' }/ P% v
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 D* }7 P9 u6 l) F. h
7-6GAN网络结构定义
H2 w& S2 r* M9 U. {0 {7-7 Gan迭代生成
" f4 o1 _) H5 N( \6 I* l* Z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 r" b e: R" K2 o2 v7-9DCGAN网络细节
/ y% M4 t$ I% l; c, ]. N) z3 R8-1 RNN网络架构
7 d. x; O* N; r7 r& M/ i8-2LSTM网络架构8 t0 `: \7 [) |/ C+ B- s
8-3案例：使用LSTM进行情
, a) S H9 Y" t; u8 M$ p; L! K8-4情感数据集处理
7 @% J7 g) E6 |' y( i7 Z8-5基于word2vec的LSTM模型, b I+ }' t4 i2 S6 F! l b" ^
8-6趣味网络串讲（数据代
3 w) g: m& T# b+ `# i8-7课后讨论版4 V. X) ?1 p* F( O+ Q' n. ^
* o: i) c% e9 _8 n( {' N
5 e' |2 P) y1 ~( a+ }$ l; m〖下载地址〗7 Y5 j6 k2 d$ t9 g
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