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; u" h; K( \6 i% z7 Q m〖课程介绍〗: [& R, q* u/ @ G$ T1 u3 ?9 z1 j$ d
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 m8 c3 p) [6 S @3 z+ U
% L* x( f9 y1 Q; q* p
〖课程目录〗; `3 V# a |, G$ a7 p
1-1课程概述与环境配置/ n0 ^% r% J/ k3 q3 [
1-2深度学习与人工智能概述
$ F! \% M+ `& O$ R, J3 S1-3机器学习常规套路, `, z4 j4 q6 t( R. }
1-4K近邻与交叉验证
# ^1 _7 t0 N. ~# u1-5得分函数& ]' j& ~* u1 [" ~1 r
1-6损失函数; l5 B5 l( S' y
1-7softmax分类器
$ _( J Q9 z6 L1-8课后讨论与答疑
+ `* d. D! y8 Q2-1梯度下降原理-, @/ k- Y+ L" @8 m
2-2学习率的作用-
, Z; k& p4 M L: D$ c2-3反向传播-
2 t( [/ ]2 \# A) o- i2-4神经网络基础架构-1 f) a6 v/ J. Q0 X+ B
2-5神经网络实例演示-+ m/ I. O6 X* J( h* s% Q
2-6正则化与激活函数
/ ~# [8 C- w) G4 Q4 N2-7drop-out
% @( _9 ~7 b H; p S* _2-8课后讨论
a2 B9 j! A* J3-1tensorflow安装
; r2 i, v2 W. a" Z( c$ i% I( q3-2tensorflow基本套路
7 A* A; i( x: {5 M; s1 i5 N# I3 ]8 d3-3tensorflow常用操作
2 t; I' N# U1 V$ F* N8 E3 {8 P3-4tensorflow实现线性回归
3 T* E' d" r- G- h% |3-5tensorflow实现手写字体: f7 i2 z/ |& o
3-6参数初始化
, A4 a% V# Z; p. `/ S) ^3-7迭代完成训练0 J( `* R4 O; u6 B
3-8课后讨论
" p7 c! m0 Q6 |' S4-1卷积体征提取
1 e/ f2 [1 ^" j) h: j I; |4-2卷积计算流程. w t+ q2 `" @1 H# X- {- A5 g! ~
4-3卷积层计算参数. }# n8 T4 I- e
4-4池化层操作7 l0 [, l) M9 X5 i" S0 O2 X& d
4-5卷积网络整体架构: }9 g+ w' B f0 R0 K4 n2 _
4-6经典网络架构4 r: X, x9 I( P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 e. E* \3 |' }: d+ ?* d5-2使用CNN训练mnist数; u( \1 m o/ N$ x
5-3卷积与池化操作
* r6 m2 Y1 a2 s2 L$ p) T7 [# x5-4定义卷积网络计算流程
9 Q: ~8 C2 L4 U" A+ f" @7 D! E5-5完成迭代训练9 Z! U" P$ a* N! K& e; }+ _3 L
5-6验证码识别概述# X) `# G0 h) u, h, L
5-7验证码识别流程! I) M' L C* W; h0 J r" i4 ]
6-1自然语言处理与深度学# ^7 v) r( B' n- I" O
6-2语言模型( w2 ?( t2 F' X* e4 [; v+ e
6-3神经网络模型
6 ]- [4 A0 e. L6 `6-4CBOW模型
- J0 g& B7 j8 L6-5参数更新
: }: c! [% ]5 q: r2 a# J! Z6 P6-6负采样模型9 f4 {) x7 M M$ h; l+ N1 e/ e
6-7案例：影评情感分类(数据; d8 F9 n. \) O0 [) q
7-1基于词袋模型训练分类器 A0 x; U) m, C2 v
7-2准备word2vec输入数据
- e! f6 U I6 E' ?+ A/ v7 \7-3使用gensim构建word2
4 Y$ e8 X, B3 i9 R a; U2 ?9 x7-4tfidf原理+ y7 f/ V# |4 Q0 W
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 a3 h& P8 ^, [! }7 L* v7-6GAN网络结构定义
( z4 F. ?/ ?3 U7 _7-7 Gan迭代生成1 o/ s, y: L' r0 l
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 X. ^. x) j( o# R# }% ]$ _7-9DCGAN网络细节) B! G+ e. {: A
8-1 RNN网络架构
' C7 F, [& ^7 {$ Y/ y; y5 D8-2LSTM网络架构
# z/ t& r! ? c3 n8-3案例：使用LSTM进行情
! W$ n C& f$ ~1 B7 c, P8-4情感数据集处理
( \5 G' X; l- Y# I7 A8 O5 P* j8-5基于word2vec的LSTM模型
* z# d& F, z; l9 i7 k8-6趣味网络串讲（数据代( ^, }8 ]! v# G3 D# q& d
8-7课后讨论版1 y$ b2 p/ D) V& g$ z0 h) B
) q3 b- k/ D, H! y5 G) e
) g3 t) ]2 F% t$ f〖下载地址〗
* u) a) A6 f' m$ H9 k+ }/ Z. r- y+ T+ j3 G
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