# E R2 a. Y6 `% g0 X4 f; q9 o. ?4 g/ U; a5 D/ l: V
〖课程介绍〗 E! \ `2 {! ^. I
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. O8 D" K. w& v: _5 L. z3 M, T/ x7 [; q% n9 |/ X
〖课程目录〗
/ H }! F( L& ~* j1-1课程概述与环境配置
' P7 T/ m+ r! I+ n/ W* m1-2深度学习与人工智能概述
0 s/ B" R4 k# ?* O+ K+ n @1-3机器学习常规套路' h2 U. v% X* ]' ^) }1 q( J
1-4K近邻与交叉验证
) X2 m& X( }4 |* n: _) R7 f1-5得分函数
, g' h! c6 J8 w1-6损失函数# {/ E. Z4 }2 h$ {& _# `* t/ ]: h
1-7softmax分类器$ q$ ~/ U3 k t. M6 S: B
1-8课后讨论与答疑 v- g' e3 l* _/ E$ d9 @. r
2-1梯度下降原理-
3 z( {, K& J4 `" M( x2 T2-2学习率的作用-3 {/ c$ i7 N9 s) d$ v- ]
2-3反向传播-: I) ?" T9 ^% M" ]" O: `
2-4神经网络基础架构-
. O3 p- I# m% y2-5神经网络实例演示-
( S6 |; L# D2 H" w! k/ Z2-6正则化与激活函数* b" w4 |; L. W1 F' j) X
2-7drop-out6 Y2 e0 b. C& Q$ S8 O* x: u! |
2-8课后讨论
8 d# C+ R9 m. s: V0 W1 ^% h6 \3-1tensorflow安装
8 b! j/ t" L4 @3-2tensorflow基本套路. I' ?6 d# `) t. d; U* W
3-3tensorflow常用操作' i5 b7 o! ?) K& e, K
3-4tensorflow实现线性回归* ]+ n8 \( A) Z' [' `7 F
3-5tensorflow实现手写字体% |3 t! f- e% g3 o5 B9 ~
3-6参数初始化6 a; r4 }# s" u3 C2 Q
3-7迭代完成训练5 ?0 w: C. C: z. e, c, m. x
3-8课后讨论4 a. k+ e" U$ n# ^
4-1卷积体征提取
7 o1 `1 o; D& h! l# z4-2卷积计算流程 ^; O, u8 d3 v" e
4-3卷积层计算参数$ c- y. u$ F: N# T8 R9 w5 v
4-4池化层操作- [1 P/ U" Y, g0 t5 _* R
4-5卷积网络整体架构
$ |, L# _ D5 ~+ }% N! M1 |4 o4-6经典网络架构0 H0 T/ f+ z7 O; Q { i, ^
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, @/ p7 E# Z* K7 b$ \/ b5 m5-2使用CNN训练mnist数
* ? T- M* \$ r& u: a5-3卷积与池化操作+ B- A- Y! A" `9 N& N* Z
5-4定义卷积网络计算流程
4 [. a9 q& w2 ?3 `# e/ `& x! g5-5完成迭代训练, E1 h% I( I( G& W7 T
5-6验证码识别概述
+ r9 g: S+ Y% t& S) Z8 S5-7验证码识别流程1 f3 Q/ B2 A! ^- U$ X1 p1 i+ C5 V
6-1自然语言处理与深度学
' D" j8 ~4 { i# `/ `6-2语言模型" f& a" [3 D( e
6-3神经网络模型& A; }( I, h* o; w
6-4CBOW模型
; Y# X7 H, M4 d* s) a0 i& }. F; r6-5参数更新4 |5 }- x2 E5 v4 y
6-6负采样模型& o# K0 K* ~& u0 @
6-7案例：影评情感分类(数据0 o U$ ^; P5 j$ z' k- ? M' T/ @$ X# u
7-1基于词袋模型训练分类器5 [% ]+ Z, j. K7 N( f% g) i
7-2准备word2vec输入数据
: z8 Y* n! B5 r N1 n$ e2 \! s7-3使用gensim构建word26 z7 Q4 d* o% O. ]" w, s
7-4tfidf原理
- ]5 t, v! J& {: ~: s1 M! S: u, t7 g7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). N6 ]1 r' Q/ |+ N/ ^
7-6GAN网络结构定义
( ~4 t; A9 w: x h }7-7 Gan迭代生成
6 e2 K7 r; M, ^& ^5 ?. h2 L; A/ g7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" j3 b+ N' {% `) d& i! D, e3 J- g
7-9DCGAN网络细节
1 U: B' `' x: s2 h8-1 RNN网络架构) ?( }! t J' B3 g+ g, q$ Q4 _
8-2LSTM网络架构% e1 O$ r3 w3 }0 {# n
8-3案例：使用LSTM进行情
; M0 t2 [5 y1 _* @8-4情感数据集处理& h7 ?: ^8 E1 F j8 ]1 Z( o0 c
8-5基于word2vec的LSTM模型
5 P" q$ d. G/ s! M$ P8-6趣味网络串讲（数据代$ s1 U! u6 c( H9 m
8-7课后讨论版
* E" s5 F# @6 G) v/ A. S1 p0 V+ L6 B- E; a1 `
4 m) ]& A3 a* `' q: d. ~
〖下载地址〗 g+ ?) q* l6 p2 b5 I7 W1 y- B- x0 j8 G
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