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$ ^. }8 R: Z& L- A& b
〖课程介绍〗
# _& L& x3 {$ [- }此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. f1 q- i4 X6 r. ?+ n- X% X; R. q
! B! Z9 c) Z- o0 z- Y; b〖课程目录〗* l3 _" o& t" G! x4 W6 \
1-1课程概述与环境配置8 L: C' X f# X; S! ? h
1-2深度学习与人工智能概述* e* c. v1 _$ X6 j9 J3 l9 ]3 B3 e
1-3机器学习常规套路$ _: _0 b5 W# Z/ y
1-4K近邻与交叉验证
8 G, v+ g: U: C' t. D/ m1-5得分函数
n. L: h$ i; c3 }1-6损失函数- \+ \) Q/ \6 F. q ^
1-7softmax分类器
0 E+ x8 q& D/ s3 `1-8课后讨论与答疑
8 Z; `* u; U: k2-1梯度下降原理- B1 p; V0 b6 ^5 @1 C0 m8 |2 b4 v
2-2学习率的作用-
4 B! D. q1 j% r& u, _; `2-3反向传播-
% _4 m. y% G8 r6 V2-4神经网络基础架构- U4 h1 G2 I! T1 j! w& o" a# u5 N
2-5神经网络实例演示-% {& G: f j" K: W' m4 t
2-6正则化与激活函数
! o. _* w: j5 x% Z* [2-7drop-out3 {. b2 s. y/ u# C$ A4 Y1 z
2-8课后讨论
5 s: D0 m6 }, N: _" D8 s1 K3-1tensorflow安装
5 r# i! Y# k6 p7 b# H3-2tensorflow基本套路
5 F0 _( o0 m9 V3 U6 ]8 g3-3tensorflow常用操作
& R+ a0 g0 i) w3-4tensorflow实现线性回归, s+ z3 N4 W4 f, d$ ?
3-5tensorflow实现手写字体& Q* e$ y, Q5 h" ^) Z% W' m, |
3-6参数初始化
2 I9 f/ [: ^3 H1 P3-7迭代完成训练
: x! J& a) |" [* T+ ]- J! o3-8课后讨论
$ G8 X ?9 x. P( Q4-1卷积体征提取
- p2 y4 P0 y) w" x4-2卷积计算流程7 Z& X- }( B+ Q. D9 h
4-3卷积层计算参数 y& L/ P. G- Y) e: Q! O% G j
4-4池化层操作) D$ c0 G; c8 V
4-5卷积网络整体架构* c4 w9 K) J0 [) s+ t0 e
4-6经典网络架构: J4 s P9 G: A7 Y4 P1 g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 r2 B, s8 p' p, N/ V1 z6 J: ~; I- l5-2使用CNN训练mnist数6 d) Y% }! k2 `4 x/ K7 m# j
5-3卷积与池化操作
0 A+ `- z+ s% C! N5-4定义卷积网络计算流程- W2 H; Q# T' J$ E# s7 I
5-5完成迭代训练
, b, A$ f7 A; {2 ]/ G9 }4 n5-6验证码识别概述
" h- p" k8 F9 G+ f+ b/ E5-7验证码识别流程/ K; h- g- Q: ]1 v# b- t4 L* h
6-1自然语言处理与深度学# G' y9 [7 @0 D4 K; O D' g1 C
6-2语言模型
R! O# Y: i4 S/ m- m6-3神经网络模型
" b% J( X, N) Q* I6-4CBOW模型+ R' Y, h4 O& V' U
6-5参数更新0 h" t _% p1 Q; B! z3 `& m
6-6负采样模型2 u1 D. v' l* u
6-7案例：影评情感分类(数据
1 J; `* [: U" S0 F% I$ x7-1基于词袋模型训练分类器' c; y0 f3 k2 l* _( b5 E9 Y* p
7-2准备word2vec输入数据
( W V" w3 r! C% e5 T0 {- |7-3使用gensim构建word2
; a* _* }- c" B! g/ O: n7-4tfidf原理6 c2 m' G3 Q6 F9 b
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 C5 V9 Z2 Q) h$ j* ?. \
7-6GAN网络结构定义
' G U8 E6 a7 H5 }' j7-7 Gan迭代生成
9 l7 t; F! M0 }8 l8 `' I7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! v. t8 S5 m' G
7-9DCGAN网络细节9 ?" W5 w, i% |1 q" ]
8-1 RNN网络架构: i8 o+ a [9 t4 ?' F6 A$ Z
8-2LSTM网络架构) f/ S3 D% i; M6 n
8-3案例：使用LSTM进行情1 y( A1 @( L: T1 E: C
8-4情感数据集处理
2 H1 k2 |" _$ e8-5基于word2vec的LSTM模型4 }% z O7 {' u# z
8-6趣味网络串讲（数据代
- x/ R( f8 F% b0 A/ }' `6 L8-7课后讨论版/ Q4 g$ q% p3 i3 e9 a
. [( j' s+ \2 b3 u% l. b& V
2 i" |; Y; H1 m; A〖下载地址〗
1 Z) S& J9 B: H/ A6 h( q: X1 S* s- O7 V3 @0 b ~4 _' B
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