- T' U/ \) I. G! z" C4 X- F) c
/ U) t; t* Q# K6 W+ _0 v〖课程介绍〗
& w( c: S2 c) _, w8 {此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 z* G. j. {) i; G3 L' f
/ ? `, z. a3 g〖课程目录〗! R- }. P0 t' J! n" f
1-1课程概述与环境配置* F: I% w- C( J, G/ u# O
1-2深度学习与人工智能概述
+ F9 Y3 j2 D/ e0 } ?; p) I1-3机器学习常规套路
/ l) w. d0 ]9 \1-4K近邻与交叉验证: m9 r1 i0 e4 |& D& N7 A
1-5得分函数
" I7 b; K x- a" S' F1-6损失函数
* n2 [: i# ?5 p; f. M1-7softmax分类器
1 g: T& R9 T4 H3 }$ F1-8课后讨论与答疑2 ~3 g; `8 }: d0 i' W. v
2-1梯度下降原理-
3 K" }2 b! ?7 O* q/ X2-2学习率的作用-+ m) j' b0 |5 S D$ R0 L' ~
2-3反向传播-0 l/ y( a1 m) ]4 |$ T) L8 {/ Q
2-4神经网络基础架构-& K1 A5 c% Q( n2 A7 t1 `$ X
2-5神经网络实例演示-
2 e6 d& W& C/ _! z/ ?4 f2-6正则化与激活函数. v7 f- I& r/ y/ \
2-7drop-out8 q7 R2 V3 T6 W
2-8课后讨论3 e8 s- e* Q' v5 m2 C) c8 O
3-1tensorflow安装
( V; |8 t, i" K3-2tensorflow基本套路- g) r4 T! e+ r0 T
3-3tensorflow常用操作) `* u" i. S w6 s5 w
3-4tensorflow实现线性回归$ a: c0 A6 g% p3 T2 Z
3-5tensorflow实现手写字体1 P) M9 ~; X5 @. h) F
3-6参数初始化3 C# ~. S. C. |
3-7迭代完成训练8 w/ M7 w4 A) V4 \& \
3-8课后讨论7 E3 X: p# ]7 d S
4-1卷积体征提取
* |( c! r p% A, b( P4-2卷积计算流程
' ]+ i& p5 U. e5 Z6 L# X4-3卷积层计算参数
) t0 b+ c2 l7 n4 Q4-4池化层操作" Y9 v3 N9 s3 U+ W6 N/ V+ S
4-5卷积网络整体架构
7 Y7 v' x4 u% ?8 |+ C+ m8 @8 s4-6经典网络架构
) s: {* e/ G, w& v5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" [. W1 f$ m! S/ f3 K7 o9 s
5-2使用CNN训练mnist数
# P' x( {5 P8 _9 c0 l" ~% j. p5-3卷积与池化操作+ R) f2 g8 z9 T
5-4定义卷积网络计算流程
z- j3 ?& {1 O5-5完成迭代训练
6 I3 g$ h; G# ^5-6验证码识别概述9 ]9 G! \$ P1 Q& k K
5-7验证码识别流程" m$ h. v0 S( z% G! R
6-1自然语言处理与深度学
5 @1 S, a; m* w: h6-2语言模型# D" M6 K" m# f; p
6-3神经网络模型, }/ o7 N; ~2 S j7 M0 x: v; M" }" A
6-4CBOW模型
r7 P% E9 a( ]5 l3 R* L& K6 u6-5参数更新
( V5 a: A: y, z; ]7 G6-6负采样模型4 q5 u' A; }" }; f/ [' D8 M
6-7案例：影评情感分类(数据
' l$ Q/ p' s/ B- U/ Y( p2 I* H7-1基于词袋模型训练分类器
# w/ X8 S; m e6 d7-2准备word2vec输入数据4 U: ?* m h7 ~. n
7-3使用gensim构建word25 P) e4 n- w8 `8 F7 G0 J( {0 J
7-4tfidf原理2 _3 |9 i) y U. |: O2 G- U
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 m! W9 W3 B0 O2 k- Z) R- G7-6GAN网络结构定义
$ T8 K9 z% }3 f4 N" @7-7 Gan迭代生成" Y; f8 C. O' A* c6 x
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) c+ y: A7 p+ v1 M, Z/ L* Y8 q$ z7-9DCGAN网络细节
+ o/ i( \# P E4 l$ ^8-1 RNN网络架构
P' d3 R1 _# h- f8 K. s/ P3 d2 V* |- K8-2LSTM网络架构
" U( B" _2 \4 x5 v) W8-3案例：使用LSTM进行情" k: }- A2 \# ]+ W" U& S4 x2 W
8-4情感数据集处理5 X6 L' o+ z8 M/ Q+ q2 `
8-5基于word2vec的LSTM模型, X6 Z9 V: h/ T" D4 f8 l
8-6趣味网络串讲（数据代" w* U; {9 K: m( i8 D/ g% ?
8-7课后讨论版
4 s) w7 s' d9 s& n8 S: v0 L& P
' U7 H. P* q7 ]; Y; t0 N* E, r' c0 A: {0 c( {& t2 L5 j- n: _8 d
〖下载地址〗0 @2 M( |% F/ L# F+ O$ `& W
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