$ V$ R, m8 x u+ x! b9 y- U( w3 f7 a- B
〖课程介绍〗
6 `; [- h, k6 k6 n) _) F; z% ^此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战0 l6 \! k( X6 U
* j7 H9 r2 K$ c〖课程目录〗4 O& E8 f/ r0 P0 w0 {9 l2 @% j
1-1课程概述与环境配置
* g% W8 t# d7 o x$ c J# D2 Z% c P1-2深度学习与人工智能概述; d$ _2 i& ~& \4 l. V( _) S
1-3机器学习常规套路! R0 V4 J' Q$ @6 O& Y/ l1 O. ?
1-4K近邻与交叉验证6 b' ~; U- \: P" G, O+ c- b" r
1-5得分函数
% Y# N( W4 s, {, ]4 e1-6损失函数
7 e9 C% B% z6 Y" `7 ~# e; f& _* v5 S! A1-7softmax分类器
" B; i3 n8 e$ E9 C& V9 S1-8课后讨论与答疑
* c0 t' D- O. q; u( d; w3 Q- d! N2-1梯度下降原理-( g/ v3 j. f5 G! W- k& p+ V5 g
2-2学习率的作用-9 @" [+ K1 n2 Z" U3 V1 t8 t; h$ U
2-3反向传播-$ c) Z8 {) B* j
2-4神经网络基础架构-
7 z1 e/ e& z* u/ C7 n( S2-5神经网络实例演示-
5 i. Z& q+ h4 M) N! J4 ^2-6正则化与激活函数9 P/ ^' o) \& j8 O6 w5 m. Q' @4 m
2-7drop-out9 e% ] d! P$ T) t" r
2-8课后讨论
, @2 I2 `& a# L* p( c6 F8 [6 l; p3-1tensorflow安装
+ e K. o$ m1 U8 j) `# h3-2tensorflow基本套路6 T8 D% d! v+ k
3-3tensorflow常用操作
0 X3 A$ ~) w4 V, O( R3-4tensorflow实现线性回归, C7 J# n* s+ G* U; `
3-5tensorflow实现手写字体
. v- }9 N( g5 V( S- _, R3-6参数初始化
) Y- V' W1 w/ V1 E0 G3-7迭代完成训练& @0 T: h( n0 v
3-8课后讨论
4 O! y. J$ B7 j; C4-1卷积体征提取
0 C9 e3 C0 r6 H3 u& `4-2卷积计算流程
7 Q1 E) ]2 v3 M! M% ]7 h4-3卷积层计算参数, M+ ^" ^4 c0 C4 u g6 [+ U$ `) F& _
4-4池化层操作
1 F. b$ X- D% r) y4-5卷积网络整体架构$ K- l$ h; R% J
4-6经典网络架构2 d" V8 o8 x) U9 x }8 W" i
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 X5 B. B5 c: `/ N% E q( @+ {
5-2使用CNN训练mnist数6 h1 S6 {* A* g7 C* T4 W5 j
5-3卷积与池化操作4 i3 j9 {+ y+ o% V: i% j
5-4定义卷积网络计算流程/ k8 R' K8 J' G
5-5完成迭代训练7 P" ~; m: ?, v9 t
5-6验证码识别概述
' m' d( k7 M: D0 S( ?9 H! Q5-7验证码识别流程
7 |% M: w K, ^+ W* m! f( o6-1自然语言处理与深度学$ I* B2 @+ H0 ]1 `
6-2语言模型/ I) c }0 ^1 C
6-3神经网络模型* P# m0 W4 e1 p- H1 N. u4 l
6-4CBOW模型
& R# l/ ` g4 q8 |! C$ \6-5参数更新# l$ ]: N+ W# I) s
6-6负采样模型
, u, j6 z. \: M6-7案例：影评情感分类(数据
0 a6 v0 w, Q% \5 p. v$ a7-1基于词袋模型训练分类器+ w8 C$ {3 `" g# A2 Z4 f: N
7-2准备word2vec输入数据# ~6 z8 s) g& w" f% h+ P6 o0 D
7-3使用gensim构建word2
1 ]8 C9 O0 I+ M1 T( u7-4tfidf原理. y, r/ I( N9 ?# o7 Z; H6 A
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 p! }- U5 i" j( j: W
7-6GAN网络结构定义9 l4 b4 G! p- z' P& h3 r
7-7 Gan迭代生成9 s, X s8 `" w7 t: s- n2 @6 _) j
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 j2 e8 q, I" ?4 Y D
7-9DCGAN网络细节( y3 Q7 x. x7 y: Z
8-1 RNN网络架构2 H0 A5 Z) j$ m$ \* z7 J
8-2LSTM网络架构
, }+ o" n' I9 I2 b$ x# \8-3案例：使用LSTM进行情
9 g5 {8 q7 A: C3 D$ h0 ^/ V1 b% C8-4情感数据集处理
9 x8 x( l6 B# r8-5基于word2vec的LSTM模型. g3 @( }5 O0 S" M) E- z# j" m1 ~
8-6趣味网络串讲（数据代4 R0 [$ O/ S* l2 n' R# x7 \
8-7课后讨论版
- Y F' s3 g3 z# O" H" M6 e2 j
* @/ s! g& x+ x) B6 X/ c
. a6 |. p6 t8 v5 a7 C/ ~2 [' U〖下载地址〗3 d% @- R+ U- B4 ^8 D+ M" o
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