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" N' e$ ]- C- s" s9 Y8 d〖课程介绍〗3 P l2 v p' y0 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8 z, s* d: V) _* O% V
" L5 `$ V+ Z, [0 {4 [8 Y
〖课程目录〗
0 N. s2 g% z2 e( P6 o( V. ?' j0 i1-1课程概述与环境配置, y) ~2 J' a3 @; A$ w) k( \
1-2深度学习与人工智能概述" c& d/ V: E$ r, Q' e+ z
1-3机器学习常规套路
5 h" V" B+ k' ~. @( F2 G7 ?1-4K近邻与交叉验证
- l) F3 I2 Y% o- ^# ^9 B0 j; B1-5得分函数* P, m1 C1 M; B% H. |% o
1-6损失函数9 h) k U* V) v9 L9 [0 t
1-7softmax分类器
9 m& [* I3 e7 I) G/ \* x: k# t1-8课后讨论与答疑
/ {- D9 d/ i8 V3 k2 u# @$ E2-1梯度下降原理-
# \3 t! T' M R+ L7 y. Z& \2 M/ }2-2学习率的作用-) ~# C6 T M, \4 G. Y
2-3反向传播-& O4 _) v H% V' h3 T* m v
2-4神经网络基础架构-6 S s. C& R4 F3 ?0 S& P
2-5神经网络实例演示-
9 U3 y8 j# c' U4 M: I2-6正则化与激活函数
3 k% Q0 i4 |) I. ?# n2-7drop-out
p- ?, E: h- M$ ]7 o/ X: J9 @2-8课后讨论
0 w; L- j9 j1 Y$ ^" U3-1tensorflow安装
& B/ R% S8 a. z$ c3-2tensorflow基本套路
* Q& p3 L* L: A( ~3 B2 w1 D) [& J- w3-3tensorflow常用操作
& J8 t; H/ a0 P& X8 r, F% x3-4tensorflow实现线性回归
0 ?; A, y6 I* m7 L3 T7 k. G* v& U3-5tensorflow实现手写字体. N. O1 S8 e7 F; Y' B8 F( W! J
3-6参数初始化
+ H, @; h* F9 C8 r0 a3-7迭代完成训练
1 g# F2 ~# p! ]$ c8 ^0 n, V; {5 z3-8课后讨论
7 X0 j) a9 W- d4-1卷积体征提取
9 s5 L S. i( B9 v( M4-2卷积计算流程2 d" l' a$ Q2 O/ O- H$ q
4-3卷积层计算参数* i( C; K. N6 e5 O/ {) p+ x
4-4池化层操作
: q+ u0 n" D+ C4-5卷积网络整体架构
1 [) ~, U, `) l8 U& y4-6经典网络架构8 _: g8 d+ x6 f( b
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. Q- I# n( ` I5-2使用CNN训练mnist数
9 c% x! z$ ]* s+ d- ]! w& i- `6 \5-3卷积与池化操作, g n0 U9 X/ c
5-4定义卷积网络计算流程& w0 t8 f9 A+ q7 B
5-5完成迭代训练1 W& u- j& q7 f) P( y
5-6验证码识别概述- w! l6 F( O7 n( L
5-7验证码识别流程$ W A) z; U* \5 |) N4 u9 W% ?
6-1自然语言处理与深度学- I! n) g3 X) p f. j) K
6-2语言模型
4 H6 I/ ?/ V/ @: Z! e4 T5 B9 `/ k6-3神经网络模型
, t- T$ A% w5 ?; ?& _) L* b5 U6-4CBOW模型5 f& B/ k" @1 D; G
6-5参数更新
3 w) l6 t3 j/ I1 v& V6-6负采样模型3 M# _$ k$ W |) d+ X/ X3 e( |* D
6-7案例：影评情感分类(数据( u4 e! O3 C. h8 ?' e+ I3 i3 i8 t
7-1基于词袋模型训练分类器. O4 G7 S! I8 F E
7-2准备word2vec输入数据( o9 _. }4 [1 q+ g5 _
7-3使用gensim构建word2$ ^+ Y ^; k, L3 F: B
7-4tfidf原理+ d$ D. h3 ~, j& x
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( S0 z6 u C- E/ m' x
7-6GAN网络结构定义0 e) ^$ F w1 l, t. Z- ]
7-7 Gan迭代生成* F# G* x2 f8 v% Z8 n
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 U7 ^: W& B- r A" J6 |7-9DCGAN网络细节
, H& z" ~& J8 k& Z0 r; R6 c8-1 RNN网络架构$ j! ~% w# |. F) {0 G8 q( \
8-2LSTM网络架构1 ]" z) N& m3 [
8-3案例：使用LSTM进行情
" }) j( L G! i- \0 r8-4情感数据集处理! y8 l- M# R! v. j4 O" G7 m
8-5基于word2vec的LSTM模型
+ J D- p- o. w3 j$ c8-6趣味网络串讲（数据代
9 d; ^' s, p- {6 A8-7课后讨论版
- e! Q$ `7 W' S) T0 l7 w- o [+ [! J% B+ F
! x) D+ y7 w6 z( A1 h2 _2 h
〖下载地址〗& V7 G3 ~* [9 m& \
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