; b! t1 `& A# H: T0 {0 f- `" Q. B0 p+ m) x9 P1 S; G! C1 M/ B
〖课程介绍〗8 K1 c* b/ b3 a8 h- @3 c6 G
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& q* Q4 m! F( c$ p |5 O7 k4 w) A6 |/ s0 Q3 L0 |" I6 v
〖课程目录〗. E. `0 I- M/ z4 D3 k5 E
1-1课程概述与环境配置
$ {+ \2 S& g- n& L. l/ [1-2深度学习与人工智能概述6 Y/ x- w# K/ ~
1-3机器学习常规套路
* l# g! v/ k) l! d1-4K近邻与交叉验证. b: I) P+ D: C' }8 B8 S
1-5得分函数5 ^, K! w) m2 {) T% O
1-6损失函数
" ?2 ]! ^5 y, Y/ u A9 Y% P1-7softmax分类器
. ]5 Z( v; x% t' t3 B7 o5 J1-8课后讨论与答疑
1 l( L7 c- d; \2-1梯度下降原理-
' n/ g+ F* k$ ]2 y% K `2-2学习率的作用-
3 ]! ^( ?1 z0 G- P. b2-3反向传播-$ c3 z2 Z7 E3 b `
2-4神经网络基础架构-
) t' G. Z7 }8 s6 t2 t8 B% Q2-5神经网络实例演示-
8 c8 n* `, V' I, M& Q) U1 U" H2-6正则化与激活函数# R* C1 ~/ S: k8 J
2-7drop-out4 U' ~. [1 [: g( q7 S
2-8课后讨论. c8 Y! U, H" b9 ?" @
3-1tensorflow安装, n. y$ x& x1 u1 F1 R0 N! d$ Y8 u) e/ f
3-2tensorflow基本套路- C% o6 V' P; ^
3-3tensorflow常用操作# O% q( R/ V- H2 U
3-4tensorflow实现线性回归% U% V; b0 H0 |7 o, n# y9 c! e
3-5tensorflow实现手写字体/ [/ w9 P" T! H. Q
3-6参数初始化% B. X9 ]# K3 x& p: J
3-7迭代完成训练
: @5 [, Z: G6 `' n; L3-8课后讨论
5 C3 f& o6 ~: {6 n5 U$ ~$ P+ b4-1卷积体征提取, B- w9 ]7 R: G& ]% G, N
4-2卷积计算流程
1 F+ |, ^. ~5 h, O" s: L* |4-3卷积层计算参数7 _8 H* x) b# [
4-4池化层操作
. B- ^" n, J l3 ?7 o4-5卷积网络整体架构5 H" ^: _* y n; u4 u3 H4 `+ T
4-6经典网络架构
, ^1 V% ^* Z6 {5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. {8 A# F" @' L5-2使用CNN训练mnist数, `) L7 N/ D, S1 ^" K5 W
5-3卷积与池化操作: W: W6 S( t, ]3 c! B/ g+ n* e
5-4定义卷积网络计算流程
! h) p, @6 S) ]% S5-5完成迭代训练
; ~ \% [. @# i8 A/ P' v5-6验证码识别概述
' u! \* j& b, X* ^( ], |5-7验证码识别流程1 F. A: I: |% j+ J1 H7 V* @
6-1自然语言处理与深度学
* ~, e1 e& t1 u3 Y. `1 @" ]. v2 L6-2语言模型/ j& R' W; M* [/ G" q9 Q
6-3神经网络模型
/ b' {" G5 o; \. _/ P. K4 n4 B6-4CBOW模型1 z5 [: j) U6 z( ^! G
6-5参数更新2 [6 R5 F. O& E% [4 w7 V
6-6负采样模型
5 Y1 m4 T- D% J" J% ?6-7案例：影评情感分类(数据
; {8 H% f9 l X$ ]! c! E- N7-1基于词袋模型训练分类器( X$ t: W6 v' j4 e# h" z
7-2准备word2vec输入数据
4 R$ u# D1 `! e6 d8 a# c7-3使用gensim构建word2
9 }# F7 Y8 M d( \7-4tfidf原理) L% Q1 K/ M* V
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
: U, n2 F; w: p4 k4 x2 M( V5 o- ~. f7-6GAN网络结构定义! z$ ?3 P: S* a
7-7 Gan迭代生成
4 {, ^. R$ d: D: M" E+ v! Z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ D! P7 l+ G# E9 C; [, d7-9DCGAN网络细节
. B) c) y$ F s. ]% t+ x# `8-1 RNN网络架构3 i* ^. \( U# e1 y2 n K* g
8-2LSTM网络架构! w8 t5 v$ t# t; }4 d
8-3案例：使用LSTM进行情" {* }2 V4 P8 _) t7 F
8-4情感数据集处理
2 y0 b9 N3 f& p# U+ q- A1 P8-5基于word2vec的LSTM模型+ q, c) h* M6 C7 d
8-6趣味网络串讲（数据代3 l) _2 r& f( W. E% O
8-7课后讨论版' D5 ~' [. }( @6 b! k% E
" K; a' v+ R3 f5 _- C2 o( R2 W. p$ V. w8 l9 Q
〖下载地址〗5 P: v6 @0 ^( M( q9 b
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