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3 ~: n Y# Z5 J8 R" E( X' W# f〖课程介绍〗
; G M7 f" X: I* Y& ]此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 V& |8 M3 W/ l* a; ?
$ N4 o& F0 p7 Q/ m( a+ g〖课程目录〗* ]! B5 k/ u1 {' `
1-1课程概述与环境配置
1 K$ R2 X" L- f) z d; ]% ]1 X. J1-2深度学习与人工智能概述- j5 }/ r$ W0 X# l& _- X
1-3机器学习常规套路9 e9 u6 @' I2 O, c; U, b4 E: j/ w$ Y @
1-4K近邻与交叉验证
. \8 w; E* i% q# a$ E4 S1-5得分函数: q0 N9 B+ V( b$ c5 z2 w
1-6损失函数# B: Y+ P/ J- c a7 q1 @# i
1-7softmax分类器
" S+ S$ l# {0 @: W0 v+ U1-8课后讨论与答疑
' l4 k& e; e8 T8 _2 |6 n0 g2-1梯度下降原理-
( v/ @" d' b! z7 W0 W, t2-2学习率的作用-& k0 O6 l! A* u& E) O7 y' [
2-3反向传播-3 w; s4 j! u/ P/ n2 [
2-4神经网络基础架构-4 i8 R: i8 V8 |/ ~% E
2-5神经网络实例演示-
* ~; @$ @9 z8 o! C& ^3 s9 e2-6正则化与激活函数1 i- M7 B" j$ o* ^
2-7drop-out% q% W4 Z* R" s
2-8课后讨论2 z2 W7 |, {( Z8 a4 K( m
3-1tensorflow安装
6 Y1 P1 K, W, E' L3-2tensorflow基本套路1 x7 i! l. l& d5 t# B ]
3-3tensorflow常用操作* R4 g; D8 m1 M. X8 V
3-4tensorflow实现线性回归
5 G* o" `' m K( H* c3-5tensorflow实现手写字体- d, {7 U% \9 R- o1 \7 d
3-6参数初始化8 r4 b; L, K: X
3-7迭代完成训练
& G c$ N& C) s; i. `% M! {3-8课后讨论5 F) d; F, `% q, G
4-1卷积体征提取 J5 v5 u! s( O$ O4 n8 k2 V
4-2卷积计算流程
9 w: \$ R; u3 V+ K! T; r4-3卷积层计算参数
. V; P4 o0 x1 I ?8 K+ V+ B2 g4-4池化层操作6 C/ Y1 A- t" N+ I2 U% B) A( G
4-5卷积网络整体架构4 b+ Z3 ]0 v- @; v" Z0 g- r4 o
4-6经典网络架构3 i' J; a( c# w% q' z) |. o6 K' F2 N
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 R' j% D& |2 p! P$ b, Z5-2使用CNN训练mnist数2 Y7 o; i; A7 j- g8 o' U
5-3卷积与池化操作
7 @: W! f! y. d) ~* a3 D5-4定义卷积网络计算流程 j9 a. p( w: l; t
5-5完成迭代训练
' e& C+ j Q, u, Y0 x2 w% x/ P5-6验证码识别概述9 v( _7 u# i7 W2 p) g
5-7验证码识别流程; F1 T) x/ H$ d1 f: R0 f
6-1自然语言处理与深度学) k6 r- ]7 I; u$ l" P( h; G" R
6-2语言模型5 C# I" E* w+ N3 F
6-3神经网络模型& [% ?, h: |8 K# u6 E
6-4CBOW模型
1 h. |+ H/ O$ ~ S$ j2 f7 y6-5参数更新
. a7 |8 O g3 o; h7 C6-6负采样模型* q* ], L) ~4 [ W. e. N) X
6-7案例：影评情感分类(数据$ |% ^: D( S5 C+ z
7-1基于词袋模型训练分类器8 ?* l# _: j! Y! X' o( R( l
7-2准备word2vec输入数据
0 c, T& m, S* j7 Z( X7-3使用gensim构建word2
- D& ?- l. m( m" t1 w6 Z7-4tfidf原理
( X" i( N/ g6 ?9 g1 [7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): M1 m# H6 c: q2 U8 s
7-6GAN网络结构定义- E7 U, l* j1 ^9 ~9 m" Q& K! @
7-7 Gan迭代生成
, y9 ~1 f- X g& y9 O6 v7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; x. _$ M, U( g7 y0 ` m
7-9DCGAN网络细节1 e. u* W( }# v" P; b
8-1 RNN网络架构
. b! `2 m0 N, a: {1 k; u8-2LSTM网络架构' C% s a3 ~9 Y: y7 ~3 |7 j0 Q
8-3案例：使用LSTM进行情
& O# |+ ~- }) N) G% X, Z% o8-4情感数据集处理3 b8 H% Q8 _* X; b) w' i5 r }! p- f
8-5基于word2vec的LSTM模型2 z9 O+ e8 s5 ]( O( e
8-6趣味网络串讲（数据代
0 E4 S1 A% k; b' E- O! W. k3 m8-7课后讨论版
A5 G, n& e; X+ r5 ]
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0 X5 Q6 _$ o5 h2 _〖下载地址〗
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