; E* K) I; w. V. }9 d1 G& S
' L( t0 o( e9 M8 ]4 z( m〖课程介绍〗: _6 J! D0 u$ U* f
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: y/ q: E' y: t0 }6 S$ n; c8 a7 O. O% G: C. ?5 s; P# L
〖课程目录〗
/ D* q& T6 |/ t2 P" i1-1课程概述与环境配置
2 ?2 n/ K0 P4 l/ V1-2深度学习与人工智能概述
' u% B7 b9 |$ q1-3机器学习常规套路
3 r Z' q C& t' N% x1-4K近邻与交叉验证0 a6 n( Z( v! `( X. `# R# W
1-5得分函数* ` ]6 k/ u& {) a' w7 N" Y
1-6损失函数
: [" i; y( T G9 x* p1-7softmax分类器& B, N+ x% E: n4 s8 i5 E$ m
1-8课后讨论与答疑/ S( T# M& J. z+ j8 v8 N* S. `" }
2-1梯度下降原理-
/ |" d) g* L! H2-2学习率的作用-/ o$ D: E" e2 }( X8 `
2-3反向传播-! h2 c! v7 Z/ R. q+ W" {
2-4神经网络基础架构-
* \! U; O/ n+ b9 M) ]- A8 C6 o2-5神经网络实例演示-
8 `' i: Z2 j/ U5 e7 I7 L E0 o2-6正则化与激活函数
4 P5 n5 B; _6 j5 K6 H, [% D" W2-7drop-out
! S& G' C% `1 V9 p* _2-8课后讨论3 D6 _+ |' O3 J; ~5 u3 [
3-1tensorflow安装- n' l1 a& ~1 P7 @! w5 R# U1 J6 v
3-2tensorflow基本套路
9 R% L3 a- h' h& n4 x3-3tensorflow常用操作) U+ M1 d0 d, F0 H U& x" h1 Z
3-4tensorflow实现线性回归5 N- W7 I& [2 h2 K
3-5tensorflow实现手写字体$ X& q" `/ w; ` S# A( i5 C
3-6参数初始化! T1 m5 |# m. h) o# S! h
3-7迭代完成训练" {' b' ]; w- x. _* n
3-8课后讨论
3 X& s& G4 P8 x: ?4-1卷积体征提取
5 k7 e7 Z8 h1 W9 p9 G4-2卷积计算流程; M Q5 o: Q6 I# g. Q; J+ m
4-3卷积层计算参数' \) d# G, q( b1 J9 l2 C I; K
4-4池化层操作
6 j$ E: Z/ d$ f& G- f [4-5卷积网络整体架构1 m+ F0 P4 A, |1 I5 }, Y+ L
4-6经典网络架构
+ d+ |9 {7 n/ x. X; T5 h5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' c" |1 K6 ]5 I" h5-2使用CNN训练mnist数
. W& a4 _& b2 }5-3卷积与池化操作
; x t7 C9 M4 C- v5-4定义卷积网络计算流程! k3 m8 m) h# u5 y3 ^7 |0 n
5-5完成迭代训练8 y* Z9 K; Z* U" J8 \
5-6验证码识别概述4 ?; B' a. B1 U! [2 ~( Y9 b
5-7验证码识别流程7 e$ {# i9 l, [. i
6-1自然语言处理与深度学" D! B7 g: e; A7 I9 t
6-2语言模型
2 E/ u5 r' S/ e; E7 L+ e6-3神经网络模型" l I1 |2 C7 n* M( o* H* q& R; P; C
6-4CBOW模型
# p! m) C2 z8 ]- k6-5参数更新
/ X+ x) b" \9 W6-6负采样模型3 o* p2 \( W9 | o3 `
6-7案例：影评情感分类(数据( ?3 c) D: _$ p- e5 u* P3 y
7-1基于词袋模型训练分类器
3 r& S- e; J$ a" z# ~; f9 A7-2准备word2vec输入数据
7 m W" g" B3 Y9 x5 k* e$ x4 l7-3使用gensim构建word2 q( h2 b9 p; F% p- M* q( @* T, q: e
7-4tfidf原理
x) J5 x) ?8 e3 L: B" z7 @; f8 r7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) V+ ~% v( ~; Z# Z) [& D. u4 Y2 f" o
7-6GAN网络结构定义
3 P8 V& j) G4 C p" D/ d, A& y: k7-7 Gan迭代生成
9 F8 V% X U1 h$ L9 ?1 ?, w7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 i# a# S6 L, D) H
7-9DCGAN网络细节1 n. G* C& O$ [- d9 {
8-1 RNN网络架构
; r" D- z$ k' i; o/ N5 |7 x8-2LSTM网络架构
3 T7 T: `) S, q2 _. G" f: w8-3案例：使用LSTM进行情# h0 l! h9 k4 q( L7 }2 Z2 J6 |
8-4情感数据集处理
- h2 u- {! ]- w8-5基于word2vec的LSTM模型
% b3 H( p; `' a$ K5 ?! W8-6趣味网络串讲（数据代1 K. y! v7 M7 m$ v8 A
8-7课后讨论版0 Y8 t! l, M, _7 n/ q5 \
* W7 Z3 h; G4 ] H5 T4 `" ]
" K- |' X2 ]/ l〖下载地址〗
+ W: C) K5 l0 X+ {+ X/ b6 O. m' Y0 ]( c4 o4 I8 @/ }9 N
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