8 p& y& n- X$ Q p' [
+ ^- H, ^+ \; v. Y2 B4 G _〖课程介绍〗
9 z! {! i8 h! L. H+ B& S* H, B9 V此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战5 N7 d" U) E& H) A
- Y' R8 L9 J* B2 [6 P4 U
〖课程目录〗
5 W- ^ m, a$ \* N1-1课程概述与环境配置4 }3 \; `5 D* j8 | O. v; k F- h
1-2深度学习与人工智能概述" |4 e3 ]! q; ^. A; ]- R# O
1-3机器学习常规套路
4 s( E1 Y5 t7 Q+ E% _. L6 o8 U1-4K近邻与交叉验证
# c( q' q) ^# Z" }1-5得分函数
: e9 u# ]2 y( d8 D0 U, `8 h1-6损失函数5 [0 o0 \4 U% X, u
1-7softmax分类器. D* Z( U. ]* F: S, |9 J4 X7 H ]
1-8课后讨论与答疑# A, A% ^1 P) m/ M
2-1梯度下降原理-
5 I; U7 I# o; Z# F! U, T% |2-2学习率的作用-
8 T% u; ^2 t0 Z2-3反向传播-
$ c4 r$ t# g& |) q3 R2 Y2-4神经网络基础架构-( b! B1 r4 a0 W1 {8 i. ?0 Z. d
2-5神经网络实例演示-6 g) E }2 T3 @" j! ]+ G1 Y1 ?
2-6正则化与激活函数% r6 K3 n, W) [/ R1 \
2-7drop-out6 z+ W- k( S! @+ a$ a! }" o
2-8课后讨论/ M: I; R- @; [( h$ ^" e; z: q
3-1tensorflow安装' X$ s& w6 z* _
3-2tensorflow基本套路
' P) _& R0 H' W/ @( S9 z5 O6 `3-3tensorflow常用操作( }9 ^& j1 `' l* M% E
3-4tensorflow实现线性回归6 O5 u+ ~) M3 }( O+ O& w/ R7 d
3-5tensorflow实现手写字体
" X5 y- O( P) _- D" P: c: K) U( a3-6参数初始化
3 w, ]; F6 z6 w4 T2 k0 `5 A6 k/ g3-7迭代完成训练
9 ^9 s1 d( ?1 ^4 j$ {5 K6 }3-8课后讨论! t; |9 h" V! C, U
4-1卷积体征提取 L! _2 z0 p! X1 w ` B2 u# D
4-2卷积计算流程, L& v& ^' S; Q3 ~3 x) O; [
4-3卷积层计算参数
- b* S* H, E8 e5 ], [1 w4-4池化层操作
1 X: G$ O3 G" ]- v8 `4-5卷积网络整体架构
7 p, w' J9 v* |( `4-6经典网络架构/ _' o+ N: Q, L& V0 i u8 f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） B' v' B" r- h: A6 r$ `4 |# q
5-2使用CNN训练mnist数- p* c6 l) O& Y% j
5-3卷积与池化操作
! Z# G# S. B! Y3 F( d' b/ M$ {+ K4 J5-4定义卷积网络计算流程& I, u. U: T; B2 i
5-5完成迭代训练' f6 K0 ?* ^9 y% K! B
5-6验证码识别概述
5 P8 w1 N7 s( [; i5-7验证码识别流程
1 y! f4 K: W: N. {6-1自然语言处理与深度学
, h2 e2 Q; ?# U6 \4 }5 D- e7 \" V6-2语言模型
5 y) ]2 ^/ k( Y; q* J& t7 Z6-3神经网络模型$ i n: h1 N p7 F% T
6-4CBOW模型' O4 |* q1 p+ m" p
6-5参数更新8 m! i. w; P3 W; C
6-6负采样模型" D% l$ g7 q: e2 C9 p+ r% }
6-7案例：影评情感分类(数据- y1 ]+ N8 }8 A% s( k+ x0 ^
7-1基于词袋模型训练分类器1 D8 R5 F$ i n: C2 F# ?
7-2准备word2vec输入数据
5 k" t& E, S/ {# l+ h4 G6 T7-3使用gensim构建word2( r, u* z6 m5 Q6 ]/ q0 I
7-4tfidf原理8 v0 H$ [( o( K
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) B% W3 |% D" E
7-6GAN网络结构定义1 z9 j% ~/ R+ H4 V% y3 a7 D) [5 T
7-7 Gan迭代生成
`7 C- ?* {, }( ]/ L8 z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. B2 V& ?* o: A; G/ ]- d p7-9DCGAN网络细节5 b$ w8 W* z. Z; T( ^1 s, A# r
8-1 RNN网络架构
! _8 H! S8 |* }+ d. j8 e: l8-2LSTM网络架构
6 n r% X9 K( J9 L9 Q. \3 c8-3案例：使用LSTM进行情
8 \4 y$ L7 v! ~' J8-4情感数据集处理
6 n% K; ^. l: V, r2 c1 M8-5基于word2vec的LSTM模型
; \/ ~5 D' ?0 W5 b7 y. E& K% R; ^8-6趣味网络串讲（数据代
: J+ f. z% q9 a8-7课后讨论版! x' a5 F' N1 d& Y% p G
' M& q% m' m, U1 L8 U8 X0 v
6 u! ^( Y6 |! p! D〖下载地址〗
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