/ S8 ^4 c$ N: ~* n e9 t }
n2 o# K2 P2 s5 _; [〖课程介绍〗
0 {7 j1 R% @ F" K3 O1 G2 e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 K" l W* m4 E
+ g$ d2 J8 B# O0 T
〖课程目录〗
% a* s! [; P. I1-1课程概述与环境配置
) S7 r* n% t- C7 Y1-2深度学习与人工智能概述
9 T _: X9 G1 j1-3机器学习常规套路
j# L4 S# f& f; g- C. T) Y1-4K近邻与交叉验证, E2 t4 u" n, t* U3 p7 A$ p
1-5得分函数5 v. i+ J3 S$ Y# U$ R
1-6损失函数5 @$ |1 r. J1 ]9 O+ _" Z
1-7softmax分类器3 Y) h* P4 ?: ^& w4 \4 ^
1-8课后讨论与答疑8 e5 [0 H' }) K
2-1梯度下降原理-. i9 s% c5 T6 a2 U& z, R" L
2-2学习率的作用-
4 l! S& C' y1 N4 n- N7 l7 W" q2-3反向传播-8 v/ r' ~' G! V7 R. G
2-4神经网络基础架构-& Y; k: q3 \9 A! `% n
2-5神经网络实例演示-
" H( p" `( h z8 i2-6正则化与激活函数
/ a" d- I& [5 m6 [" {6 ^7 k, @2-7drop-out) }7 }8 W6 P ]- V _
2-8课后讨论 a4 ^+ ~2 w( p" }% ]8 I% ?
3-1tensorflow安装
" K$ ?5 C9 h' @% U Y" x! C3 P% B3-2tensorflow基本套路: A# E: _4 u1 W2 D& h$ s3 f
3-3tensorflow常用操作
) o1 _4 m2 N9 p5 ~- s$ ?- @3-4tensorflow实现线性回归
1 H; K( c5 |* }* O# L; P3-5tensorflow实现手写字体6 |' \$ ]. x' q
3-6参数初始化 j7 f+ Z6 m& W, a
3-7迭代完成训练4 q8 Z9 b. c* E' Q9 Z+ [. x
3-8课后讨论
, j3 z% u5 [: u% v/ i. x: m) P& g4-1卷积体征提取
G3 Q8 I! F9 Y! D, H& y: Q% |4-2卷积计算流程
0 V' g7 {- f# N" G" t; q9 d1 b6 r4-3卷积层计算参数
/ j, R k3 y2 O+ k# N3 @4-4池化层操作
$ [! ?, ~) |9 l: S1 q' Y4-5卷积网络整体架构4 p @5 m+ b& p1 l; O8 Z
4-6经典网络架构
$ }+ c7 U0 i9 }' ]! M" f: J5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* C, H8 v' ~6 @* r8 e0 W q/ y m
5-2使用CNN训练mnist数
3 Q6 }' y8 G; s. o$ G5-3卷积与池化操作0 ?# u' R- x2 ]: r
5-4定义卷积网络计算流程
m: k9 f& m' L; v# z5 S/ f6 k, @5-5完成迭代训练. V% o; b# [0 n/ q3 o! C
5-6验证码识别概述
5 ? z6 C, e$ q! J2 \, u5-7验证码识别流程0 l4 E6 _5 W+ J% l
6-1自然语言处理与深度学
$ f) F/ |7 d7 K) Z; }6 y6-2语言模型
$ `1 v2 A' W% }% A6-3神经网络模型
+ I9 {- \+ L8 M4 j1 t a6-4CBOW模型4 j( L4 Z( K6 N3 }, \" I: ]
6-5参数更新) n1 K' _0 A+ ]& d, b3 B
6-6负采样模型+ K/ E% v. ?! X% Y4 c
6-7案例：影评情感分类(数据
, W. Z1 p6 p6 |! V9 v8 V4 f: t+ e7-1基于词袋模型训练分类器
: q" O+ n' p# X2 g5 Y7-2准备word2vec输入数据- Y. A# T% n6 N% v6 p
7-3使用gensim构建word2
/ K# h) X, J2 \' H5 m5 w2 J7-4tfidf原理6 k/ Z- w: u; [5 H' q* k
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 Y) M" Q; `+ c
7-6GAN网络结构定义0 Y! ^( k6 j9 O% n4 s
7-7 Gan迭代生成( w! c: l; f% O. {3 b5 T5 ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 O' [) k/ I O/ U7-9DCGAN网络细节9 e* E" q/ e: H6 E# u8 _. Z
8-1 RNN网络架构
# N9 |- h1 i$ a# ]8-2LSTM网络架构
- U, R9 k/ p# u; E& A8-3案例：使用LSTM进行情
; b" F9 Z- V% P: k4 b8-4情感数据集处理: O- ?# F/ F" i7 P( ]
8-5基于word2vec的LSTM模型# ]* |" P& |# J. X# V
8-6趣味网络串讲（数据代' `4 ~! Z- a K6 p2 F
8-7课后讨论版
8 B1 f7 q4 g+ @( d9 J2 A2 L& y* i% N8 h+ l! Q" L
?8 u/ ?4 i/ q8 F4 [" }〖下载地址〗3 }- {' j7 L: `" N
! Q9 @% _# E0 J* e! L8 S0 v) g3 L
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