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" M5 z* h- b, u# W2 I
〖课程介绍〗& _4 _: q! _- m, w+ \0 R8 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0 P9 U( R, q9 c- U
5 A3 z1 V, s5 K2 ^; a
〖课程目录〗
5 s8 ^% f6 c0 C# E Z1-1课程概述与环境配置( [% P& o' S$ C0 u) q* L
1-2深度学习与人工智能概述- |" V. f" ^% c9 H2 W* x1 |
1-3机器学习常规套路
, B# V4 W& ~& U1-4K近邻与交叉验证7 s: `" ~, z4 ]$ }& R6 ?& d. I
1-5得分函数
+ d0 Z, t" J' K! f9 @8 J6 j1-6损失函数
4 r c5 ?! X5 ]2 Y0 A1-7softmax分类器2 d9 O2 C; e- c5 [, O
1-8课后讨论与答疑
0 R' g2 x6 u/ G. @6 W% L, j2-1梯度下降原理-. l: |% M. H) Q& l+ l2 t; w
2-2学习率的作用-2 Z7 T: R& f1 R- j; ^
2-3反向传播-& t% s& v9 ^5 r0 `0 ^
2-4神经网络基础架构-
, h3 s8 \5 W2 h* S2 A2-5神经网络实例演示-, Q, L0 G# L3 J8 y t m
2-6正则化与激活函数1 Y7 {# M/ O" y
2-7drop-out$ A* R' c1 L- w- ~
2-8课后讨论9 e4 R5 D: l; \7 b1 j. f% l
3-1tensorflow安装
3 e! v: ]; z/ u& u: v3-2tensorflow基本套路
! k" \& W3 i) `& {2 v5 o1 c9 y3-3tensorflow常用操作/ c( k& q4 N2 y k- Q8 P! ?: p- s y9 C! Y
3-4tensorflow实现线性回归
3 `, b# H Y" i4 C7 _3-5tensorflow实现手写字体/ X0 l0 _6 h9 D
3-6参数初始化4 r! H. C. }9 E9 a8 t% b
3-7迭代完成训练1 W2 \/ D3 y4 Z; b# Z$ c5 B6 q
3-8课后讨论2 A# H' a8 b6 o* j8 U; I
4-1卷积体征提取* Q' p7 |; M" N. ~
4-2卷积计算流程( T- Q" n$ L; j: S. V
4-3卷积层计算参数
! N: @, V# m0 E8 s4-4池化层操作* @; m% `# W% X. X( {. A1 g
4-5卷积网络整体架构
1 A2 H! v9 b7 ]) W1 P+ F6 c4-6经典网络架构
/ o0 Y8 W9 c! ?& z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" @1 K6 ]* v5 Y: }8 G: Z
5-2使用CNN训练mnist数
, }% H, ]6 _: Q/ F! L5-3卷积与池化操作
$ B1 p: T a: m' g3 _5-4定义卷积网络计算流程! M; ?* |, \& u: J S1 \- Y
5-5完成迭代训练
0 x+ O5 O3 v9 b; `) G1 O5-6验证码识别概述' {6 a0 R7 v: ]# h- O
5-7验证码识别流程& c- w6 q7 ~1 Z+ ]- o
6-1自然语言处理与深度学2 d H! C% q" ?, \7 ]; k
6-2语言模型
: r7 _2 S. Q% o4 a$ p6-3神经网络模型
: D6 Q9 \+ T2 F8 S& t; X/ J6-4CBOW模型
% V# y8 h3 W- y/ F1 |( f6-5参数更新* Q. h, e/ a6 e7 C
6-6负采样模型
5 _4 c6 l' e' Y1 s: R/ ^: W% _6-7案例：影评情感分类(数据- y* J* G- A# y
7-1基于词袋模型训练分类器
* ~4 A3 P" k ?# f7-2准备word2vec输入数据
5 q: M6 d9 N9 F0 Z% N& j( }7-3使用gensim构建word20 U( k0 ]* r/ `1 C- K3 ?
7-4tfidf原理
, K/ W- Z, |* B, ^! J, i/ M+ f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' X3 M* U3 W2 k* v5 ?- f* s- O5 ?8 l4 G
7-6GAN网络结构定义& b$ ]' O7 N. Y" P: ~: _
7-7 Gan迭代生成
( d( h& O$ Z9 d' a7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 H! h% G" N, v, F9 `% o' L3 F7-9DCGAN网络细节3 I$ M- O3 W; L9 t
8-1 RNN网络架构. |; {1 B3 A+ W0 H9 p" S& f; s
8-2LSTM网络架构1 s, U2 S/ d8 e0 H% [
8-3案例：使用LSTM进行情4 Q) i: g4 y/ a! N# U/ C
8-4情感数据集处理
, E: e4 C1 r3 h" ]! T4 n8-5基于word2vec的LSTM模型
% g1 |0 N/ ]) g5 \( r- I8-6趣味网络串讲（数据代7 L% U$ }+ e$ F, I$ y0 s. q2 U
8-7课后讨论版% ], z7 T) s3 l% Y) h" A0 o
# f$ o8 p' z# M' s% \2 [! G
1 V* s2 A( v% D& h( P+ {
〖下载地址〗# [! _+ t. J" n" Z% D4 i7 D8 m
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