, A& r) m$ `1 O. R$ I
# ] g2 l& U% y; G% O( } M) t& O〖课程介绍〗
* j" W# [; y g- N; o" j+ e此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 s, \0 L; E/ w9 j1 r# f- j! _; v, W1 n- x
〖课程目录〗( S8 z/ Y& p" D2 s# L, U
1-1课程概述与环境配置
, e0 Q5 R! {- s) @9 m4 W! e1-2深度学习与人工智能概述
' u4 m3 ]9 s- _& u6 v0 s3 l1-3机器学习常规套路
2 i6 x5 Y2 C' U8 i1-4K近邻与交叉验证# w) L K# M& l8 ?
1-5得分函数8 d! J# h( a# Y- Y: D
1-6损失函数
) a1 D# e# D+ }, S# n1-7softmax分类器
7 S9 U! K8 B2 w( y5 P+ c1-8课后讨论与答疑# G1 j- ]# Q' V) J
2-1梯度下降原理-9 m" r* T2 _. U" `: S
2-2学习率的作用-
g( m, F) S R) w2-3反向传播-
4 [8 S+ I9 O1 {* @% p. Y3 i- K2-4神经网络基础架构-2 X8 P- J$ A7 o6 b! J3 \, \$ e7 ~
2-5神经网络实例演示- G1 w8 ?$ {. B3 ^
2-6正则化与激活函数& d1 L3 T# f5 B
2-7drop-out
; R4 l% U7 c; h3 }& p# z" M- _2-8课后讨论; y- C7 f2 F% y1 h1 d& @% b
3-1tensorflow安装8 O2 ^6 ~; Z+ A+ S6 T/ c
3-2tensorflow基本套路: ]& w6 a8 C) I' t
3-3tensorflow常用操作% ?7 n/ r% m* s3 U `5 W4 D
3-4tensorflow实现线性回归
' {& P. }8 D5 F# k% @, R3-5tensorflow实现手写字体
2 c6 P+ Q1 _8 [3-6参数初始化/ f; U9 e& f% D& m" ]% I4 J' f. e
3-7迭代完成训练. z3 y$ k' V3 d L& ]- [+ @# D
3-8课后讨论, a) Y' e7 ] z. a1 ~
4-1卷积体征提取8 x; _, ~5 t/ Q) l; ~
4-2卷积计算流程
3 P- k6 K5 y" a2 {4-3卷积层计算参数
/ V( S$ Y! @5 c4-4池化层操作8 ?: a+ i& o# t. Q
4-5卷积网络整体架构$ l. z8 j8 O3 }/ o* j8 \6 o
4-6经典网络架构1 W9 M0 F! D# H
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 S) W# O) [ O+ g7 F2 ?
5-2使用CNN训练mnist数. R; _2 k2 d( C4 c! N
5-3卷积与池化操作7 n7 s1 l" f M/ b+ }% ?1 F: Q
5-4定义卷积网络计算流程
9 R% l& u. A5 S; W$ n% B5-5完成迭代训练+ e' o0 j! n Q- }; w" Z* @
5-6验证码识别概述
$ U5 w3 y# ?& J2 l, v( `% c5-7验证码识别流程
" I8 t( i- t9 Z/ ^6-1自然语言处理与深度学& d5 N& u9 b2 R
6-2语言模型' V3 G2 I% N# t' v6 t/ N z9 A
6-3神经网络模型
# k9 E/ |( Q$ \4 c9 f% O# L3 P/ T7 Q6-4CBOW模型
; c) B% U! ?1 r! U! W6 v' v; b6-5参数更新7 b! W7 O' @% m
6-6负采样模型
1 Z, A& p% W0 _/ V& X5 `6-7案例：影评情感分类(数据
! a) n" @! p8 k5 r A7-1基于词袋模型训练分类器
3 p! v# W5 G! r4 e7-2准备word2vec输入数据
* C) h" B, X" R* r0 \7-3使用gensim构建word2
, D! x$ X+ j% B( X7-4tfidf原理$ n/ T) m( ]- ?: A$ } ^; f: D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; i" g @/ a6 Z1 j5 Z7-6GAN网络结构定义
/ g/ \0 t3 k8 [7-7 Gan迭代生成
. y3 U" H. w6 e1 C: X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 |& Z3 J1 u& l* V; K$ @$ q6 S
7-9DCGAN网络细节
8 z' V0 B- b* ^1 W f L9 N0 M8-1 RNN网络架构
3 l2 v/ Z: _' t' U& v/ I5 v1 c! i8-2LSTM网络架构- {, O" {, O1 T/ C' M3 M& h& y# }
8-3案例：使用LSTM进行情% d2 K" w$ W: o* S% T% y
8-4情感数据集处理- ^+ B- G7 W) W7 c; e5 P
8-5基于word2vec的LSTM模型* Y+ ~6 G8 s# u; a% |/ X
8-6趣味网络串讲（数据代
# n3 H' u" x! D' o5 p8-7课后讨论版0 V% R! h, f M7 v, n1 z- u
' G4 M" A8 b+ l
$ _0 R1 A( C( l7 W/ C〖下载地址〗
) @* A9 Z7 V3 x: J$ v) S' M' C9 A/ a- P$ Y! }+ y( D/ M
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