( S/ |' O: w; W) ~ P2 ^
* N. R s3 Q( I9 a+ `! c4 J( y) K
〖课程介绍〗, [6 z# ]/ S" \3 f% v) K
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 p. Y4 z! k8 [. O& E
+ `' ^4 E' s* O2 S〖课程目录〗
' W5 c M b; y5 x! Q$ s. R1-1课程概述与环境配置
( A2 ]& b; b) q. }& N# ?1-2深度学习与人工智能概述
$ f$ ?; x2 D' z" @' m% S1-3机器学习常规套路" c7 ?/ r! g3 J8 D
1-4K近邻与交叉验证
, V6 G8 s3 ]/ ?( ^9 s1-5得分函数
; A# Q8 i$ T8 @: M2 o1-6损失函数8 @$ C9 B& U% s7 I+ Q' y9 q. ?
1-7softmax分类器
0 _' j9 E0 L n7 P/ K- ?- q1-8课后讨论与答疑
6 y; d+ i0 q4 I: u. B! c8 b2-1梯度下降原理-
, O7 A/ z* W C A( f: t+ z2-2学习率的作用-, @) m8 K n: v' B) w2 l
2-3反向传播-+ J0 \0 l; [" Y$ Y8 n/ H
2-4神经网络基础架构-3 M! V% d. \5 X% M" V. y/ ?8 ~. Z
2-5神经网络实例演示-+ \- T( W# S. h- A! c J" }
2-6正则化与激活函数) M; A; F: u6 K/ ]5 G
2-7drop-out" Y6 c+ h) G: `) D
2-8课后讨论
0 Y3 i) K5 ~; \2 M# {; q3-1tensorflow安装
n& M! Y, x N% C4 \7 f3-2tensorflow基本套路
5 `; |2 Y$ [& @3-3tensorflow常用操作
+ L0 m B/ T& c A8 e: a% D3-4tensorflow实现线性回归
' \5 Z4 V6 Q# w6 }; g7 ?# b3-5tensorflow实现手写字体
) m' J# ~- P9 F9 w4 M; y; _3-6参数初始化8 Y& o, O, X% Y& F6 V" E) W: n
3-7迭代完成训练1 P! F, }8 S% |4 ^3 j
3-8课后讨论
# A0 i& G6 ~) K5 y" w4-1卷积体征提取
2 [6 Z$ ?! N+ E2 S1 J* u0 z4-2卷积计算流程5 m! M2 r9 {/ R& R
4-3卷积层计算参数
4 V9 k8 x1 ]/ O8 Z7 H F1 z4-4池化层操作$ j9 b8 O( U8 @. \" e
4-5卷积网络整体架构: h* c/ B/ { e* X' k: q' S9 B
4-6经典网络架构 u+ J- x! J. |; b6 G: Y4 W! R7 c# H
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, I A4 A9 Z0 a" p9 `+ y0 m8 F5-2使用CNN训练mnist数) S" G4 G: Q. [7 U( T* `$ Y
5-3卷积与池化操作
* ?7 ]. Y. B/ j, h5-4定义卷积网络计算流程3 Z* x3 D) H/ |; d
5-5完成迭代训练
: P8 K v) {! F0 Q( H& V$ B5-6验证码识别概述
% a! y+ Q# Z: W: a1 `8 j/ a5-7验证码识别流程 {8 M7 E/ M( q
6-1自然语言处理与深度学( ?; |& Y$ J$ x: E$ K# u% w# J
6-2语言模型/ H! F/ n# P6 x, K. y
6-3神经网络模型8 I- g& B9 U2 W8 r
6-4CBOW模型
' W$ O7 B4 P; `/ I5 {( x6-5参数更新
/ v+ z3 m: t5 m" {6-6负采样模型2 W6 b, ]- ?6 \& |
6-7案例：影评情感分类(数据
6 F" x& J' a9 K! [0 p7-1基于词袋模型训练分类器
# W; g/ S' S; r7-2准备word2vec输入数据
+ v7 @; q8 d4 O3 B( j( q) Y1 s7-3使用gensim构建word2
. f; v0 }- M# L$ e# g( t% [7-4tfidf原理0 r, F% Y, c5 ^3 H9 s0 v' T% g+ ^
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 J7 T* P( z3 M
7-6GAN网络结构定义
: I' d3 H4 L$ ~! `5 ?& q) \7-7 Gan迭代生成$ v& ]2 a' l- d
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ B a. U1 v; ^( h, q% V: @ \
7-9DCGAN网络细节) \/ ^! S7 |7 p7 @$ q
8-1 RNN网络架构
8 l3 Q8 A0 I* x3 Q8-2LSTM网络架构
0 ~3 \6 z) O+ m6 x3 L8-3案例：使用LSTM进行情; B, |' A* f0 R7 a* r' P) ~
8-4情感数据集处理
4 v( a6 f' v. M& @ A: w+ t7 a; B8-5基于word2vec的LSTM模型6 f" o7 x+ m3 J2 f0 x5 P
8-6趣味网络串讲（数据代6 `- n9 s! I, G4 q; F
8-7课后讨论版
6 {+ G. {- c9 B5 R1 g3 F' o* p, r1 k0 f
+ \& K4 d- E2 O5 }, L〖下载地址〗
Q) i9 f# c% X( A F- X- v0 ]. w$ i. t0 U
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