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3 L+ D3 j: I+ s' Z* o9 G) F
〖课程介绍〗
- u8 @0 z) g$ n# @5 c3 {此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; {: @+ }( r6 l V7 q! Z+ h# u$ r* p/ `5 _
〖课程目录〗' y; s+ ]: D0 p. v% _+ f% n! i1 J$ z
1-1课程概述与环境配置
+ h$ {2 }# J8 u! q" f' U" K! ^1-2深度学习与人工智能概述, t% D( p% b, z- p7 B
1-3机器学习常规套路+ p( |8 W6 m/ X8 x" a# w
1-4K近邻与交叉验证0 {5 B; e! B P2 n6 M; R
1-5得分函数& h' J0 \- q) J' J6 Z% P' Q' U! R
1-6损失函数3 ]' Q7 O/ m% A# X$ ^- ~4 v$ ~: u6 Z
1-7softmax分类器. E; a$ y$ [$ z( d+ n5 c( Q
1-8课后讨论与答疑
! d) w! `% |1 }, o2-1梯度下降原理-5 r ]- P/ s! _0 j p" z N3 D
2-2学习率的作用-# k2 d' _ }# @1 }& ~
2-3反向传播-
( L1 {4 Y3 D6 [7 A% @. C- R9 |2-4神经网络基础架构-
# ]' h; F F+ M: F: t: g9 i$ |2-5神经网络实例演示-' E4 X; C3 p$ K2 }" Q5 m
2-6正则化与激活函数4 d8 }" |8 \. e4 C
2-7drop-out5 N9 f' i( L, L, ?
2-8课后讨论
! W, o( h. B; o7 Z# d6 ^3-1tensorflow安装
8 d4 [& e) z' r3 s X( E1 ]0 t4 B. @3-2tensorflow基本套路
# {4 Q# S+ K" x2 c3-3tensorflow常用操作
4 N' N( G3 d* y/ a7 T) N+ N3-4tensorflow实现线性回归; }& {% o# |6 b
3-5tensorflow实现手写字体7 P& F/ ~& }7 E% Z# J
3-6参数初始化0 v2 ]6 G5 W2 C, Q0 a: y# r# B
3-7迭代完成训练
+ G( ^8 s: P2 K0 c- v3-8课后讨论' O' a8 d2 D, G( W9 Y+ b; P
4-1卷积体征提取$ O- x. \& }% |
4-2卷积计算流程& s: {8 `& u& d* ^- t; K8 G; x: p4 N
4-3卷积层计算参数
+ Q4 Z( f7 K* B1 G p8 v! g& q4-4池化层操作; f8 a/ q+ I! E9 c' O) @
4-5卷积网络整体架构0 m, `- j2 G) [2 f* g) `
4-6经典网络架构
% p. R* k0 _0 p# g/ l) D5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- O( W7 [& g& R) g5-2使用CNN训练mnist数
( R" W8 q: a- p5 U- o5-3卷积与池化操作
\( O9 ?1 x8 N# `/ Z, H$ K/ {5-4定义卷积网络计算流程
# t0 l0 c: [" K6 ^+ `/ _0 p8 s5-5完成迭代训练. T) d! U i& d/ s" m' h" H
5-6验证码识别概述
/ ~: s$ S E, T* l' v5-7验证码识别流程
0 r( c; S5 I3 v- h6-1自然语言处理与深度学$ i3 {6 M6 B+ |6 V8 t! Z
6-2语言模型4 e& u! ~# O( x+ p6 J
6-3神经网络模型
+ \# S4 o$ L1 V# R3 X6-4CBOW模型
( w, b2 ?9 S# D* F6 A! p3 H- U6-5参数更新7 z7 u! N! U- E% m2 @/ X
6-6负采样模型
: D$ }, }6 t5 l6-7案例：影评情感分类(数据
- _$ ~1 L: M9 T7 k1 J t- R- q7-1基于词袋模型训练分类器
1 @: T& g) F) h7-2准备word2vec输入数据
) _% m/ K ^) @5 L7-3使用gensim构建word2! a& E) |) X- j5 N0 A3 S8 f5 I$ @
7-4tfidf原理
. ~ J0 S9 I5 ]( j7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 u1 b% @ j2 l5 r6 D7-6GAN网络结构定义4 p. m8 J8 t' Y0 N5 ~% o4 G5 |
7-7 Gan迭代生成. g9 [+ ]) W# ^- G) g4 u! G
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. B& |$ A, T* I% y
7-9DCGAN网络细节, ?* \1 A2 S% B0 P6 A, j
8-1 RNN网络架构
: z7 U2 N" e$ I6 ]* m8-2LSTM网络架构% j- d2 Y( v# T
8-3案例：使用LSTM进行情
# ]! u+ j: q( Q' {9 X) f. \4 O. C8-4情感数据集处理# {* K4 ]. S; i3 Y. I7 q
8-5基于word2vec的LSTM模型2 I% r0 b9 |( F, [
8-6趣味网络串讲（数据代, o1 ~* F9 \6 J n6 J4 s% Y/ y
8-7课后讨论版6 W- b3 u9 y$ }( @
( e) x& V* v8 c8 f8 D6 f' M
" P5 O; S$ n3 J& q) T( I6 `
〖下载地址〗' B5 B1 i' C0 w2 a
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