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! r- A* g6 ?, X〖课程介绍〗) E& X8 G) ?4 x9 P* |8 s
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 o2 A$ t1 t. A8 C0 j* ?. W
6 o* B$ P: z: ~/ n% [2 e〖课程目录〗* |, ]! r6 l; _
1-1课程概述与环境配置* x0 h" A* E8 s% W
1-2深度学习与人工智能概述
& j" {6 [3 Q2 Q* }3 p {# U& @! O/ @1-3机器学习常规套路
8 G2 K) A& U+ I2 w+ ~8 X1-4K近邻与交叉验证, j" y, z) E* o/ s8 l/ G$ D
1-5得分函数
. U; d& P) @/ V& M" d8 B" k1-6损失函数
3 i7 Y8 a6 C3 M8 ~1-7softmax分类器% x5 w+ j/ J7 y$ b+ W; [# o8 b" z6 @
1-8课后讨论与答疑
! g8 j# O. Z& m0 ?3 w2-1梯度下降原理-
- j) ]- @& M- p3 s$ V) `! V! w i4 c1 x2-2学习率的作用-' [/ V: s9 a. d' M$ C
2-3反向传播-
% V0 X$ g* E# ?, x5 c: h2-4神经网络基础架构-
# w3 n+ q8 K4 `2-5神经网络实例演示-
" {) I+ G w2 g y: t& D2-6正则化与激活函数' b& _$ s5 N x
2-7drop-out% O- D4 |" H7 e. R' I
2-8课后讨论( y1 i6 K0 e: R( v
3-1tensorflow安装- U4 O J. E. T( M0 w4 _4 H
3-2tensorflow基本套路( Z6 ^3 K& | G" L/ {( _
3-3tensorflow常用操作+ [& [$ a7 g6 ^7 J* `. M$ I2 {
3-4tensorflow实现线性回归
. p1 Q% ?; R2 c. _8 H8 ?( }/ e* g3-5tensorflow实现手写字体- c; Q7 u) \2 ?! W x! c
3-6参数初始化
$ S1 i4 J" d3 D* K- d+ K# e, [3-7迭代完成训练# u8 A ~5 C) N% O H
3-8课后讨论8 r3 _5 b6 U, K- S5 P- x
4-1卷积体征提取- ]0 b$ s7 S! Q- q3 \
4-2卷积计算流程0 t) ]' o5 n2 @3 j# b
4-3卷积层计算参数 d! _7 h; ~) B1 a. h
4-4池化层操作
: U9 [9 a' i3 @2 G" a. k' M. P9 J4-5卷积网络整体架构
/ z: R8 \+ X# V/ t4-6经典网络架构6 F/ {5 y1 O' \% @# I) w
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 v/ G) v( R" M5 ?8 `, R
5-2使用CNN训练mnist数1 Z" o2 x8 y' T- ]' Q
5-3卷积与池化操作
; I3 B7 r1 t( Z9 s4 s+ t4 t9 Y; ^5-4定义卷积网络计算流程
, ~3 P5 C% v+ t" d; y) e/ v- I" T7 n+ j5-5完成迭代训练9 D* j8 G# E' Y1 {, h
5-6验证码识别概述
. k1 a: ^2 f' U8 }2 q# X3 R: S5-7验证码识别流程
- R, m; h+ [3 W* l( |6-1自然语言处理与深度学
) m" O/ V( U0 ]6-2语言模型/ k& [, P8 h* v
6-3神经网络模型6 n; n6 Y- W2 k
6-4CBOW模型
2 K' O3 C/ \+ {9 B* }- j2 ?3 j6-5参数更新
5 j) h2 s* ^/ {" G' z0 O) d6-6负采样模型
0 G2 J3 [. b; }- G3 f6-7案例：影评情感分类(数据
, u; {, m: d: t* n# J7-1基于词袋模型训练分类器. y$ v0 Y9 B8 Z0 ]
7-2准备word2vec输入数据7 Z. J% k; X' }. \; p: \) i
7-3使用gensim构建word2& v; ?6 I& i* ?( n
7-4tfidf原理
/ z8 B# _' e+ f" u& s6 ^. W: m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! v; u G# `( G' T; h7-6GAN网络结构定义/ l+ G& r3 D. [
7-7 Gan迭代生成
2 ?+ f, Q8 J! s7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# }( D# y# G0 `1 ~* {+ W7-9DCGAN网络细节6 }' Y# {# S5 ]* _( c/ Q
8-1 RNN网络架构
9 D; d( Y. {. q* ?0 m( W* M8-2LSTM网络架构) c; b% F' t4 v1 a
8-3案例：使用LSTM进行情
8 q u( e; U; f1 w8-4情感数据集处理4 I! F6 U/ H" h/ _9 _6 Q: S& i
8-5基于word2vec的LSTM模型* y6 p1 |8 g( ~4 l/ A
8-6趣味网络串讲（数据代
/ L& g7 z) K1 L% y8-7课后讨论版
/ F0 N, A. C6 v) _1 m3 m: U/ q3 }7 m9 _1 O8 E F5 `5 ?
1 {0 l2 [! K( t5 I+ d8 g〖下载地址〗 x+ }' r( y2 C% i y' m# X
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