* Y5 T+ j6 p( O n( F4 j
5 z4 k/ D. V9 ~3 A
〖课程介绍〗3 B2 Q5 J/ |. o* {: C+ p/ d! F
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 w$ {' P! a8 e' G6 t) W' ~* Q- T
〖课程目录〗7 ~2 D0 Y# Q8 b
1-1课程概述与环境配置
2 c! b" ^# d( o( G$ [0 p1-2深度学习与人工智能概述
) @+ q4 Y% Z) n2 a1-3机器学习常规套路
0 |. b4 E) B f& N9 k/ c9 ~1-4K近邻与交叉验证$ w* u5 V/ n* ]" P! B) @2 j# n+ L
1-5得分函数* q- a4 u. Z6 k
1-6损失函数! M& \& n; E- G# S& ?- K( R* E
1-7softmax分类器" w1 v3 K% i# f' W
1-8课后讨论与答疑 P2 r- m+ ~7 s
2-1梯度下降原理-+ a! l' L4 U' q- k
2-2学习率的作用-9 i8 i/ L H5 F0 p
2-3反向传播-0 m: k$ W/ D: H6 Y' F" P
2-4神经网络基础架构-
9 J/ M9 T) L( ]; X+ v6 x. `' O7 M2-5神经网络实例演示-
) b/ x3 w$ A7 x% u8 ]! f" ]2-6正则化与激活函数
( L( Z/ k; q, a5 M2-7drop-out
3 S4 z4 e) l0 P+ h2 U# c9 a( a2-8课后讨论
. N1 h5 c, s* p, ]% ]3-1tensorflow安装4 u! B& `; ]( p2 d5 f
3-2tensorflow基本套路" |& M. ?) p5 K. u
3-3tensorflow常用操作4 {- e+ Z8 d1 a: k# N& `! l$ K
3-4tensorflow实现线性回归4 a8 H" F4 G% x& E, U4 p
3-5tensorflow实现手写字体
* C( @% H* ~% D$ F3-6参数初始化, N& [4 ^" G6 C/ T! a* @+ ^. B
3-7迭代完成训练5 A* u: I; l1 q1 O. [. U+ ^5 ^
3-8课后讨论
( i9 p4 N9 @3 {- V* \ |/ B, o0 j4-1卷积体征提取
7 J3 ~1 s b6 _8 J! T& ?4-2卷积计算流程
6 ?) c$ U# ^+ G% q( g- `4-3卷积层计算参数
. J! l2 z4 p& S* i4-4池化层操作" u: Z: J. P8 L+ i; m
4-5卷积网络整体架构
$ ^! ^, b- S9 e [- W& y4-6经典网络架构+ p. H0 S: f& u. b
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 T) I; U; ~+ n6 e& ?/ ~$ M# l+ n
5-2使用CNN训练mnist数0 j5 `0 C5 X. O4 \
5-3卷积与池化操作; N! r5 U6 ]9 |
5-4定义卷积网络计算流程0 \1 {! b$ N. Y; A) m* ~. D4 K: f
5-5完成迭代训练1 b# x( w) U ~/ M! d4 N! K6 F
5-6验证码识别概述
& c0 Y: Y$ C6 E" n* t5-7验证码识别流程" w( G: f9 N; t0 Y0 u/ V6 a
6-1自然语言处理与深度学9 M/ F- p" v* |
6-2语言模型4 v2 c3 y& p, ^" e6 a; G/ K
6-3神经网络模型, v! W; Q* y$ j
6-4CBOW模型
/ v3 e# |( u, Q5 ? T# k% `' b6-5参数更新
, b$ P& f/ f2 W7 h6-6负采样模型
9 D* c( _# F+ R) G) ]. w6-7案例：影评情感分类(数据
! j4 u1 F/ P1 l* T6 X7-1基于词袋模型训练分类器) S# m) W6 o% }: c
7-2准备word2vec输入数据
$ C8 t7 G% [5 K! Q+ q0 f5 k& R- H7-3使用gensim构建word2# n- y( z& H" [
7-4tfidf原理9 Y0 f2 q3 ?/ |% k8 F
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, ?5 P$ h7 k4 C9 M, U0 [+ Z7-6GAN网络结构定义! s% I6 z6 v V
7-7 Gan迭代生成/ s; g% i3 I5 f% A; x
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; ]5 x J7 I% z1 `7-9DCGAN网络细节3 N. i) g( h$ u* o( X3 C+ W9 {
8-1 RNN网络架构+ J: i+ b, N/ J
8-2LSTM网络架构
' m% i2 h/ Z% J. q) |8-3案例：使用LSTM进行情- g; o# R# \' ?6 I* Q% \ @% z, W
8-4情感数据集处理" G& c6 B* h5 z7 U
8-5基于word2vec的LSTM模型
, x/ d0 T7 t, C% f5 q* u8-6趣味网络串讲（数据代
4 U: r) ]2 n! V9 a4 z. v8-7课后讨论版
. A* s5 Y- D3 y+ s4 I+ a7 U* z
* F* v! x8 H% N& K4 W" t1 M* S6 V+ G! e
〖下载地址〗1 q3 x: ]5 C% d7 K3 N
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