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; ]( U" _8 {1 K5 {/ s〖课程介绍〗6 \& c% J! r% S( I- E/ 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
% A( C! k) z! f! o# [/ X
8 s0 u c& z. ^4 [, N/ v- I〖课程目录〗
# O" k: A' X, P$ y8 w. O1-1课程概述与环境配置& l& _# q- C+ U2 x2 Y7 ?- \% `
1-2深度学习与人工智能概述
% C/ a: V h+ N9 e1-3机器学习常规套路
8 q9 F( j5 P9 F1-4K近邻与交叉验证
4 j/ U/ G) L0 Z' J1-5得分函数
' t- P2 y3 A, {! X$ S1-6损失函数7 @. {+ x' _9 T$ I+ M3 m% `( C/ V, x
1-7softmax分类器
# t3 |2 N! d. w: w" t/ g1-8课后讨论与答疑
! M1 G9 r# P$ X' D4 Q2-1梯度下降原理-
7 T0 T5 E7 t; j) _3 ]2-2学习率的作用-. w; h" S* w& ~( n; `3 F& T
2-3反向传播-! E8 b/ Y" m; {1 h9 Z5 F- U7 m
2-4神经网络基础架构-/ V9 m5 S9 ^5 X. ]9 [% w+ h- p3 G. p
2-5神经网络实例演示-
) ^1 o! E" Y2 ^/ ~6 [. K$ {2-6正则化与激活函数
8 l! i0 a$ A' N2-7drop-out
+ V9 O0 ~ p; X9 i( o8 }2-8课后讨论
: s0 x5 P+ l: G5 z8 X) c* h, h3-1tensorflow安装
' b9 q% ^7 k' a. Y* `' x3-2tensorflow基本套路- H# U0 W b# K
3-3tensorflow常用操作
" A& ] B1 i& R7 Q3-4tensorflow实现线性回归9 w$ I/ \& i* z" {9 s1 S
3-5tensorflow实现手写字体& q, |- P D2 y' {( ^2 S$ Z
3-6参数初始化
3 h- i0 v1 I H3-7迭代完成训练: q. b/ l/ L- {9 b6 \8 n& S# U8 \8 p
3-8课后讨论2 S. {3 O3 h/ v" T0 a, k
4-1卷积体征提取
& k, y& Z% F- o3 R4-2卷积计算流程
& w- [- j) ]7 P5 D4-3卷积层计算参数) E/ W9 ~$ f- K) D
4-4池化层操作6 E; _0 P8 }: |0 h% l$ v0 G
4-5卷积网络整体架构
# {, u" t0 ?8 o7 s. l, M4-6经典网络架构
8 p+ d& U1 p1 o& K3 k9 `* e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- n; k F) p( {- {0 {5-2使用CNN训练mnist数+ @" Z1 H9 p, t+ g1 |, G
5-3卷积与池化操作2 P7 N& ]; E- \7 A" Q3 b1 Q
5-4定义卷积网络计算流程
; S! k* d' F( g6 B# W0 Z5 w' s5-5完成迭代训练' o3 T% r( j5 ~! ?% I
5-6验证码识别概述$ ^, p% z; _& S7 }: p2 a
5-7验证码识别流程2 h+ J/ i$ W" o. Q# U, z( I2 k+ `
6-1自然语言处理与深度学3 z4 A1 W5 U0 r9 F4 \
6-2语言模型- S- `' g: }1 I
6-3神经网络模型( k+ O3 n' T8 n
6-4CBOW模型6 l" S+ \. m7 q
6-5参数更新
" t* m5 j! [. I( R+ v1 E7 Q. d6-6负采样模型
' x* W* L/ Q, [3 G, t6-7案例：影评情感分类(数据* ]2 d* f9 m% P, l& M8 \
7-1基于词袋模型训练分类器' J i2 q& D. X& {+ Q( ]4 T
7-2准备word2vec输入数据
, g5 `' c7 J$ C- Y7-3使用gensim构建word2
8 E! M# Y& T+ \: u4 r8 ]; j4 e+ o2 i/ C7-4tfidf原理" |5 g" I' f9 m8 I. w
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 n* |/ l+ I. Q( r& o7-6GAN网络结构定义
7 i( j1 W( O- k; O' U2 d7-7 Gan迭代生成
. V/ f( W+ k6 \; T9 C$ H7 L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 p* D9 P0 t, [/ P
7-9DCGAN网络细节* w) R) Y* U" k M' ^4 c* p
8-1 RNN网络架构+ X+ e# ^+ H. r4 ^
8-2LSTM网络架构
: v6 A8 _5 ^ T9 S7 J1 K8-3案例：使用LSTM进行情, r# v+ ^! _+ f! [
8-4情感数据集处理" u8 W# m: v5 C$ y7 s2 \/ o/ l/ N
8-5基于word2vec的LSTM模型+ w' |$ Q2 |) [. c' a8 j
8-6趣味网络串讲（数据代5 B7 [4 v: ?- |. S' z- a9 u
8-7课后讨论版6 Q |4 W( b, ]1 K, ]. g
# M7 I$ ~$ L7 G" T' n$ _
# U! J( Y# a" z〖下载地址〗4 w' B5 Y7 P4 e/ z* P/ Q5 t% C$ A1 |
1 z# E' m; y: C( c L& o
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