7 \. G; n! `. v! b" R: K5 T3 L+ E2 C
/ i5 z" Y5 v9 }2 h
〖课程介绍〗
2 g2 F4 I. b7 g$ @ p0 E+ ?& d) q E! _此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战$ x1 W3 q0 L7 F' ^; n1 F6 v, c
9 u8 C- H* M- x# A& g0 ]
〖课程目录〗
% U' Q' _4 m; [+ ?/ b* U; P1-1课程概述与环境配置
" k- b6 V. y; L! P" B) U1-2深度学习与人工智能概述
# F s& n( q1 I- J7 A6 M5 b1-3机器学习常规套路( R @0 n- R5 u. v( |( S
1-4K近邻与交叉验证
x: U4 l7 y$ C- z! C2 k6 e1-5得分函数6 u h, k3 F+ R9 ~7 y
1-6损失函数1 U7 k/ A+ x x7 y& h
1-7softmax分类器4 f" v' [+ b/ w0 n6 x$ V5 J) T( H
1-8课后讨论与答疑& X1 Y$ f& C* S5 ?8 V [; L
2-1梯度下降原理-) i& u) [* j+ h* G
2-2学习率的作用-
& u+ i. l. q& o7 y7 X1 s2-3反向传播-; Z( c: r8 p) L6 A
2-4神经网络基础架构-- u; K' @# a, h' M
2-5神经网络实例演示-
: `& l& C) V; y% k9 y) E3 n2-6正则化与激活函数$ p; r' g6 u: [& ^1 `
2-7drop-out
6 U* u2 x+ i& D! B2 C2-8课后讨论
/ k6 e: \1 `0 \7 M% R$ C/ ] }3-1tensorflow安装' H: o6 S- C E$ b/ K% U
3-2tensorflow基本套路
( j8 N* F; l2 s3-3tensorflow常用操作
: x! u% G8 S( b) r. o5 H8 x* C3-4tensorflow实现线性回归& d, x3 _* T3 t
3-5tensorflow实现手写字体" h8 Y- ]2 I' s
3-6参数初始化5 l, e$ h6 R w) i
3-7迭代完成训练 _9 x$ k' F' m8 w. f. G' E4 E
3-8课后讨论
5 f; d6 B& C* q6 ?" B4-1卷积体征提取+ U' Z5 J* J" o1 \
4-2卷积计算流程& U7 m. W; E" O5 ?- N- k
4-3卷积层计算参数 k+ Y9 K7 W9 w' m2 U) P3 I
4-4池化层操作/ R- E- F9 S+ T/ Q7 d' m9 [
4-5卷积网络整体架构" g) ~+ d2 j w2 h2 t) q6 p+ ^9 f
4-6经典网络架构
* o* d6 J* v3 L+ r4 C3 M5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' h5 X* _ D% E4 `* B6 ?
5-2使用CNN训练mnist数
7 B; j0 i( o) J3 f9 |. C+ H7 }5-3卷积与池化操作
1 y" p; `7 L Q J, Y4 j5-4定义卷积网络计算流程# x9 H% O$ F8 n }$ ]
5-5完成迭代训练& W2 }, L* d$ i! R
5-6验证码识别概述
! o k" B0 U/ A$ u1 {8 @5 H+ R5-7验证码识别流程
Z2 L4 X5 k: v1 j0 M$ a4 f6-1自然语言处理与深度学2 s/ x% c+ e J* v& O
6-2语言模型 _5 E* I7 o7 ] O' j7 D6 N! X0 |
6-3神经网络模型
Q7 k' k4 R& t# I6-4CBOW模型
/ N; ?- p9 t" _& c- |6-5参数更新
5 n/ O0 x. \' z3 ? s; w) }6-6负采样模型
, Q$ h5 q4 Z7 X6 p1 d2 [- D1 p; ?6-7案例：影评情感分类(数据; h3 a- ~' X: `5 N
7-1基于词袋模型训练分类器
7 B+ c4 o8 J3 w! D- f" | a7-2准备word2vec输入数据# O! T: [/ X$ ?
7-3使用gensim构建word2% ^% R; B, c3 P1 d1 V0 X
7-4tfidf原理
& X. V- i; h: X, \% G" Z! C. Y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 G$ A5 m6 P* ~$ J# G" {% W% L, q
7-6GAN网络结构定义+ m0 c6 c. \8 a/ X
7-7 Gan迭代生成
6 Y/ k8 m% p) I: r+ O: E7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: f+ @; s+ M# m1 s7-9DCGAN网络细节
, `9 b. @ j1 y: |$ x8-1 RNN网络架构
. f9 j5 ~/ g0 b/ _% I8-2LSTM网络架构
$ f* l) U$ A) A( j3 C, R% W8-3案例：使用LSTM进行情
. @' s* ]! g& v$ h8-4情感数据集处理
: t5 J1 l/ I. A: Y7 Z$ w8-5基于word2vec的LSTM模型
9 z0 s J; `1 n7 A( m8-6趣味网络串讲（数据代* b) I8 @; K9 ^; G% ~4 h, V
8-7课后讨论版 U% [& l* r3 Z( o& t8 @
' B& n& ?% d5 q3 I$ z# S
3 H/ U3 G3 O( L! y: D〖下载地址〗
! |2 k g* ^ P( P/ ~% v, f5 d" L, }( ^2 x0 y
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