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' Q& P# w& K, l2 Q$ I) f〖课程介绍〗
( ^, g7 {) p! M' Z' a4 V! @3 M+ T此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战6 V3 J M& r4 t
' O3 T; T0 V" O' Y ~〖课程目录〗
6 ^& D7 t8 s- e! k3 A1-1课程概述与环境配置8 W5 @ X+ `6 m$ E+ @
1-2深度学习与人工智能概述, R) v" O, F2 {8 ]$ E0 w, G
1-3机器学习常规套路
: T# Z+ | E1 N* i4 o* H1-4K近邻与交叉验证! n/ D& O, @% O0 _& ~8 r. r
1-5得分函数
2 I2 l0 m: A) B. w2 K& f1-6损失函数
6 N4 j$ x( y c J( M) k. a1-7softmax分类器$ y" T5 m) U& Q
1-8课后讨论与答疑, b$ r- Q3 C( r: b
2-1梯度下降原理-
7 a6 z9 }) |! ?- I. V5 z8 F+ R2-2学习率的作用-( a* ]+ Z' f6 r. w
2-3反向传播-
/ ^; ^" e+ y5 v$ F2-4神经网络基础架构-
$ @9 y. E! W: V, g, F$ h! o2-5神经网络实例演示-
, s/ [- n" y4 J b2-6正则化与激活函数- L( U4 L8 f! a% Z2 L3 Y& v6 N% \
2-7drop-out; B/ I* J0 s0 r6 W( c7 t
2-8课后讨论
" A Q% n, m. z5 ~3-1tensorflow安装
# |0 [2 K2 ]5 H* _# P# ]3 e. y/ F3-2tensorflow基本套路
2 Z$ }% p3 f* D ]# l* V3-3tensorflow常用操作
8 I! n" C( W3 U; U- ]8 b7 e3-4tensorflow实现线性回归/ ]# v4 ] \5 y
3-5tensorflow实现手写字体
- ?7 A# S2 K; C% `' _# g3-6参数初始化* [3 i( p* i5 p" `. d+ I
3-7迭代完成训练( W8 d2 \" P$ H' v( s) J- A" @5 K
3-8课后讨论
' t. Y& O+ W# a1 m4-1卷积体征提取
/ I! D2 M5 ]+ A2 H8 f. x4-2卷积计算流程# r/ w, c& {. _5 P( `
4-3卷积层计算参数! g$ g+ w6 n4 {& K
4-4池化层操作
$ }# V5 i- C6 p) G5 l" i' H4-5卷积网络整体架构+ t. M7 N! }% ~+ {" f) a
4-6经典网络架构0 {) S, ~* Q3 v: u
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( ^4 r; ~% T& m/ W8 `! z
5-2使用CNN训练mnist数
; Z" Y8 P1 F. O% @% M5-3卷积与池化操作# e% _9 y! P" e, q
5-4定义卷积网络计算流程1 [$ A" e* n' l7 x Z8 q) t% E8 r
5-5完成迭代训练2 _# S, O m5 N% T4 a# Z6 A: w
5-6验证码识别概述
. t& h# I" x" F1 F, G' F5-7验证码识别流程, O+ w5 T1 r, j
6-1自然语言处理与深度学0 ?" X2 X9 o9 N ?9 c
6-2语言模型: Y/ r4 H4 U# z$ R; f* ^
6-3神经网络模型
( F6 }* W# {6 V! N) b6 b2 B6-4CBOW模型) N' L' N# U9 o0 D7 v8 [6 {
6-5参数更新
% [9 A. H% e1 E0 R6-6负采样模型/ D# ^- o. ^) m7 s, P) }
6-7案例：影评情感分类(数据
- N# S% ]$ _" v6 \1 @) ^2 p7-1基于词袋模型训练分类器
5 }4 Z `8 \: e7-2准备word2vec输入数据
/ c) U) P9 w5 L7-3使用gensim构建word2
( }2 D# K7 @4 ?! h4 Y) |7 J' C7-4tfidf原理# ~0 J2 }7 Z( m) c7 w8 R% _
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& A9 j% {. x9 O e/ f' B2 P' M7-6GAN网络结构定义" O3 i- z) u6 |1 s$ l
7-7 Gan迭代生成# D% V# L- N* F4 [+ N& V
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 @; N3 k5 D+ Y$ p% U5 R6 }: w
7-9DCGAN网络细节9 S1 k( E, n. I v: ]
8-1 RNN网络架构
" w4 X& F8 v( b, `8-2LSTM网络架构
+ r. L. l4 b, A* y8-3案例：使用LSTM进行情# N+ A6 C' D+ [7 Z0 ^
8-4情感数据集处理0 D! R, Y% |6 U
8-5基于word2vec的LSTM模型5 S! {6 s% c/ F3 x
8-6趣味网络串讲（数据代
0 Y) w. l# h# J+ E4 ^* W& e( u# n) |8-7课后讨论版
4 Z: b+ v* R) A6 J. a: U
* c4 `& {$ o/ @9 {
& j2 q+ |4 T& E$ f) p$ g〖下载地址〗- w8 B0 g5 R' |/ T
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