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# D3 @, x. S8 D) c3 }5 T〖课程介绍〗) n& m: b4 a; g. h
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战- D, L8 a4 k4 q6 c U0 A
: p3 {; G3 ~. a5 k
〖课程目录〗& m5 ^/ ]( Q; K8 Z7 z* U
1-1课程概述与环境配置
$ O% z+ c. `7 w# }4 d9 M1-2深度学习与人工智能概述6 _- b, K& p4 O3 c3 {, S
1-3机器学习常规套路1 k- F# c# j, Y3 m! N* O
1-4K近邻与交叉验证9 ~$ G# q& `* E8 Y- W' q. n
1-5得分函数
3 m& s3 \7 Q: T8 l9 W1-6损失函数5 h* Z2 E! U# R' H$ y& C. _
1-7softmax分类器% \6 F" q; q9 h+ ~0 g# l
1-8课后讨论与答疑
. F6 G, w- D. l9 I7 l) ^2-1梯度下降原理-! d; ^: ^# f9 l; ]. Q |' L
2-2学习率的作用-6 ]2 v2 y( K3 u1 h2 y
2-3反向传播-
) h; i/ i$ S+ j2-4神经网络基础架构-
( D0 `' y7 x$ i( {$ v2 F2-5神经网络实例演示-( Q4 H) r w7 [; T4 M
2-6正则化与激活函数' `1 `& ^) j+ w6 W) [+ u) D
2-7drop-out
. w( Q6 {, c- X4 @! p) @+ W- P2-8课后讨论
. |( r4 v# P$ z0 t( ~3-1tensorflow安装+ v' l8 ]. f% b3 N1 _6 H
3-2tensorflow基本套路
% ]' F# o6 w" u) x3-3tensorflow常用操作
% ^/ l' \3 g, B g3 m/ @3-4tensorflow实现线性回归5 v# b' ^& O! `" H1 `
3-5tensorflow实现手写字体
% i0 E$ V1 E3 [9 n6 [3-6参数初始化
% m1 M8 f5 S7 A8 O6 L3-7迭代完成训练
$ n+ Z7 d5 w' t) {+ e# G3-8课后讨论
- S8 k U4 k( R4 l* c4-1卷积体征提取( Y2 R, Y8 q7 @5 ?0 @5 _
4-2卷积计算流程
" b1 t3 b! b6 t! k/ @2 ?4-3卷积层计算参数
`5 B; _5 b% L/ e* _5 Y4-4池化层操作% p) V+ X# L# v7 z9 C
4-5卷积网络整体架构/ u/ K. C! l4 Z0 V4 ]& r! y0 u: F
4-6经典网络架构
8 D+ n1 p+ H5 A& ?! K, C% \# N+ n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. b/ U+ n% A7 }) N' y
5-2使用CNN训练mnist数2 t7 U. A: O. e. G
5-3卷积与池化操作
1 Q. N2 z- H" s4 o0 B' F5-4定义卷积网络计算流程 F& m' O4 ?: T" O5 D3 W
5-5完成迭代训练
- v$ J" w3 J7 I- ~5-6验证码识别概述
% U! n& S, l; V5-7验证码识别流程 G/ A2 H/ G* e0 c1 M, V! @5 T. o( ]
6-1自然语言处理与深度学- J! p% Y, b$ [' ~8 `& s0 w
6-2语言模型
0 ]$ u: E! y0 e0 B2 ]4 a! r3 R6-3神经网络模型
- v$ \( _. Y7 ]- w; F6-4CBOW模型
5 L) I0 V- F1 b* o$ u1 W2 T' {6-5参数更新
; G* z5 `- v. R- b3 Q% ^" E' @6-6负采样模型
* Z% t7 j( @+ t6-7案例：影评情感分类(数据
0 D7 n( [" s( G: g6 q7-1基于词袋模型训练分类器% Q; q0 M Z7 F* y, V- f
7-2准备word2vec输入数据# j1 L9 u) o4 f5 w3 Z& @0 _ h
7-3使用gensim构建word2
Y5 E$ @' b* P0 [2 s0 [. b2 L7-4tfidf原理- A, P" }4 k9 H# z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 G' x7 R* u1 j( d& T1 ^7 e" {7-6GAN网络结构定义' g+ O' j: M$ S9 F+ p k
7-7 Gan迭代生成; u, k0 s: r7 d2 Q0 {
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ X9 J% h# q+ T8 Z0 g
7-9DCGAN网络细节
. l5 @& n% q: |# o8-1 RNN网络架构 R/ _1 x. W8 t- ?* ?# a
8-2LSTM网络架构
) W$ \ G6 c8 c1 S5 z8-3案例：使用LSTM进行情
# |% ~ Q, y9 o+ X ]" b8-4情感数据集处理6 W- G M1 h, c9 W
8-5基于word2vec的LSTM模型
% D! M# _) w* [2 A, ~6 l4 ~/ U8-6趣味网络串讲（数据代% Q( Q/ O" S5 u3 I
8-7课后讨论版
; O j/ [( l( _4 a
5 b9 h6 K/ k' K- ~# ^# j
J% f+ R E7 j5 U/ _+ {- E〖下载地址〗
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