+ s5 K# M9 z4 @8 Y) Y# A) n- u" ]: b% X s% N$ d
〖课程介绍〗+ I9 E* h6 S& ?- T2 Z
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战$ M. a5 q, e0 D
- p a$ e2 X# ? o〖课程目录〗4 |6 v) A8 P ?# g
1-1课程概述与环境配置
, `' {) b; e2 ]3 p# I3 ?- v1-2深度学习与人工智能概述2 J/ y9 j9 G! P0 r9 s+ ~$ r0 C7 K
1-3机器学习常规套路% G2 r$ z. q! m) ]. e2 I$ o+ _. F
1-4K近邻与交叉验证
6 J9 {, }( s$ Y4 X# S1-5得分函数" d3 @9 H9 ?2 Q! i
1-6损失函数7 t& |8 H k8 f3 q
1-7softmax分类器8 d/ f: i- M0 R" F% d4 ~/ K
1-8课后讨论与答疑# N5 j" @- R7 u
2-1梯度下降原理-
' C/ N( |7 p7 F- m) z2-2学习率的作用-
$ ?& ^2 e) c) d/ c* q; ?: W2-3反向传播-' F v8 F0 G `9 w- ~# ^
2-4神经网络基础架构-; n6 n4 {0 c3 A+ |) q) F
2-5神经网络实例演示-. R% s$ o" [& n( S+ j7 B" ]8 M+ G
2-6正则化与激活函数
: b2 a/ V) w3 |" v2-7drop-out
/ b0 P8 i0 V) Q) _2-8课后讨论7 k. G; T7 |8 G8 K& u2 h+ |' `
3-1tensorflow安装
: [6 `3 Z! W7 M1 W3 @9 T4 I$ Z: e9 B3-2tensorflow基本套路- W2 V# w& g8 z6 z3 K
3-3tensorflow常用操作+ p& n- a$ q. L
3-4tensorflow实现线性回归
1 l4 { J( A* j1 J. j0 J7 ^) `3-5tensorflow实现手写字体
6 ^/ A# w0 Z+ P1 q; f4 D- ?& N' {3-6参数初始化
1 W+ Y2 H8 P0 U8 D/ e) c* s) y3-7迭代完成训练
$ J( c1 ]: ] q0 z: q0 [! g8 U4 t3-8课后讨论) P/ m8 J' k0 B
4-1卷积体征提取& p% g) n" R4 Z* Y! R+ L& z
4-2卷积计算流程- n4 [- L! q6 q! I; i6 O7 I$ k
4-3卷积层计算参数& s( W6 P, r7 g! s. d
4-4池化层操作
) a' L' Q& b1 }* D0 M4-5卷积网络整体架构
0 _( [' l8 p. \9 V3 x4-6经典网络架构; k# q( v( k$ e# \) }- I
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' G! n* i t1 W) L4 |5 [5-2使用CNN训练mnist数2 p$ b3 n/ j( ]( L/ Q! d4 G# r
5-3卷积与池化操作
1 m- L% s+ a( j' u$ T9 G; {4 u5-4定义卷积网络计算流程. z. V% C9 f; G! Q2 c
5-5完成迭代训练
# ^' ^/ d' ~4 ~: @" { }5-6验证码识别概述( E5 v" \ l$ C6 T9 r. D
5-7验证码识别流程
2 F; V2 G' Q& p% T8 N# k6-1自然语言处理与深度学
; \7 U. b: d7 [5 a' p0 x6-2语言模型5 K5 O& v: u+ P! j6 @" J4 v
6-3神经网络模型
% d o+ F( r- K0 T1 v* Y6-4CBOW模型& h( ]; U- C, K' f& n
6-5参数更新: g- C% {' Y( @; y: O2 }; f
6-6负采样模型' ^7 J4 g/ `$ p- _ o
6-7案例：影评情感分类(数据
; a+ [: ~/ F- [% h! h. p7-1基于词袋模型训练分类器
+ X4 m# m) Z, N, j3 E7 G. W7-2准备word2vec输入数据
$ a. i/ L- |* ^ y& q; `7-3使用gensim构建word24 e* \* o: _" t# R9 \# ~5 O' k. ?/ g
7-4tfidf原理
( p% q( Z# n1 @& f4 y& d7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 t2 a& Q! m. z) v: j6 w7-6GAN网络结构定义: j- Z$ M% \7 C2 P: Z
7-7 Gan迭代生成
# d: X# q* p: k7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 C7 t, {# c \
7-9DCGAN网络细节! t! A9 d: D, c" Z" k
8-1 RNN网络架构, U+ ?/ V" f$ \, ~& u
8-2LSTM网络架构8 `) ]: D1 F! k" J' f
8-3案例：使用LSTM进行情
9 e7 N8 O7 a, [5 q9 t8-4情感数据集处理- S1 H B& V0 X) q+ C
8-5基于word2vec的LSTM模型* \4 j' _) k3 u2 P
8-6趣味网络串讲（数据代5 }/ r( t0 Y p x. l" K! _3 w
8-7课后讨论版( `. ]7 ^. Y% M; S9 i
+ a! a: P5 o5 m3 M, c
; L- o9 m1 _5 P* z& |0 v〖下载地址〗
7 C7 p0 q8 V: T% N. ?
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