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2 Y8 x% o# N5 \. G% s/ D2 B7 S, f: \
〖课程介绍〗! v# `+ h7 F6 U3 z- p
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& n. Z: F0 a& m) J) a& J5 }
- x/ ^( n' Q0 p! w1 T〖课程目录〗) i% ]; h: ^: z4 P7 g+ T
1-1课程概述与环境配置
5 t3 g9 r. S. r* o) U1-2深度学习与人工智能概述. P$ H f, J5 t, F
1-3机器学习常规套路1 n* b! a6 V% Q
1-4K近邻与交叉验证* E) b4 F: q# s% S
1-5得分函数1 _# w6 ~: ~0 {3 `& H
1-6损失函数
& ^$ a# a1 C7 s1-7softmax分类器8 d3 I* N; b9 H% V; i9 ]! N8 L: G4 M
1-8课后讨论与答疑
; Z4 f7 }' u$ g! E# h s2-1梯度下降原理-, \ f ]; |% N" {" G% S( f
2-2学习率的作用-
, L0 c+ C \: [: w2-3反向传播-% Q$ t* K- L6 k8 [$ v6 D
2-4神经网络基础架构-
7 m4 _- d- ~$ \) F/ g( }2-5神经网络实例演示-
7 ?* F7 k$ U7 B1 `# G: K! v2-6正则化与激活函数
0 \/ B2 k2 k5 l6 S* R4 u2-7drop-out
( S# G V. z. M1 X9 f2-8课后讨论
4 p) M: P+ _- C- }) g3-1tensorflow安装9 [3 w6 o& X/ J% w
3-2tensorflow基本套路
& F; w) O4 n, l8 O# b+ I0 a3-3tensorflow常用操作2 r+ \- A, y$ U( i, n' _/ {
3-4tensorflow实现线性回归
2 Z. y) q/ e+ C7 U' x3 t- ]7 W* |3-5tensorflow实现手写字体
L0 I8 p* S8 \) m! T( X3-6参数初始化7 b& y/ ]6 h$ z K
3-7迭代完成训练
) I# s" D5 ~, m3-8课后讨论* ^, G% O) D( W( y P
4-1卷积体征提取
: g( j; I0 P# Q) G! @) u7 D7 b. q4-2卷积计算流程- E8 l$ [4 D$ R; \
4-3卷积层计算参数, z$ Z; }2 k8 A# `7 G
4-4池化层操作# x8 Q+ f' i+ |/ O2 I& Z1 M
4-5卷积网络整体架构
! @+ T8 V( b% _$ Q: z1 d# u7 a4-6经典网络架构- `1 x6 F7 }! V" a
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" M2 F1 z* I$ z$ Z* L
5-2使用CNN训练mnist数" a4 o4 N9 X1 v9 E2 f
5-3卷积与池化操作
( A' K- k- A' V4 ^4 x& V! ]5-4定义卷积网络计算流程) J2 V% x9 X( t: V) G
5-5完成迭代训练3 m2 Q" R6 F y3 r
5-6验证码识别概述
; m* K1 h2 y3 t3 j6 b$ Y: m/ m, {5-7验证码识别流程) w6 z1 Z7 ^$ O# v4 h8 h- Y
6-1自然语言处理与深度学
5 `. s/ k3 m; r4 B( Y2 n6-2语言模型# \" v( ]- Z5 e& l3 Y8 ?
6-3神经网络模型
8 w6 {0 A# I# c6-4CBOW模型
. t1 ?+ n% x, s' P1 P5 L6-5参数更新
3 I4 d# y& m6 s/ j6-6负采样模型4 B0 S# k" H6 M- u% O" I% Z9 N
6-7案例：影评情感分类(数据' T+ S& N9 ?: D- X! }) t) S
7-1基于词袋模型训练分类器
1 D+ R6 U9 q7 e- ~1 h- `0 M* ^7-2准备word2vec输入数据
/ k2 v3 O' C2 y6 U4 U8 \7-3使用gensim构建word22 e3 s, w1 K& `/ f
7-4tfidf原理
# _, B+ u5 q! d( v5 W6 ]# u- N: J7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ k8 p" |' @% [& ? p7 U' ^, R. O
7-6GAN网络结构定义
' m& E9 P$ m) T5 X& H5 o8 Z7-7 Gan迭代生成+ t+ A1 V- X K! ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 `: D# y7 Q' ]6 m: H
7-9DCGAN网络细节 L4 s, Q4 w5 Y; h6 x
8-1 RNN网络架构( I5 b8 o3 H0 R% x
8-2LSTM网络架构; M1 o) e% _0 R3 n
8-3案例：使用LSTM进行情3 r# b- @% [+ Y7 {0 i
8-4情感数据集处理- ] f8 L ^1 v% p
8-5基于word2vec的LSTM模型
+ T( S# V9 A6 I: w" `) } f6 u1 X, n8-6趣味网络串讲（数据代, F' e( C6 s& j) i+ N/ a3 K
8-7课后讨论版
, k/ r+ E/ R6 B# d/ `3 _0 x0 R% K: Y
( X9 |4 f5 N% A0 o+ C& g
〖下载地址〗
2 y& H4 L; e5 b5 j' r, c4 j: G3 d+ X, L1 {" ]6 x1 V6 x6 x8 R
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