. e, D6 C, @0 c9 ]' W( x. c* E% e0 K" V! x
〖课程介绍〗
9 D2 f1 g0 r4 y5 _此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 g% h. W" j2 w
4 I+ C1 B6 g( A2 R& _6 H
〖课程目录〗( b) T& c, q5 M' [% \2 _
1-1课程概述与环境配置" V& \4 U Z- w3 S
1-2深度学习与人工智能概述
6 t1 t' M @- z; o' u1-3机器学习常规套路
) I& l7 p3 c6 J a1-4K近邻与交叉验证& o+ M0 O3 Q& v7 A0 r
1-5得分函数
0 [( \# [7 V. j; J6 F4 {5 U; e1-6损失函数/ x/ e/ A, f5 f, Q
1-7softmax分类器1 q8 X& S; e: U+ G; O
1-8课后讨论与答疑! x3 a& c# E* u; [: v) P8 r& c
2-1梯度下降原理-
$ U3 d8 W9 Q% ~6 S2-2学习率的作用-5 j4 _* T0 z, u, q% S
2-3反向传播-% {( _: f, V* u3 X8 A
2-4神经网络基础架构-% t) K; Y" Y/ s# J( i9 a' I# F# t
2-5神经网络实例演示-; u. P$ R% Q' V6 b& ?# Y' r9 `7 q
2-6正则化与激活函数
8 k0 Q( Y: @' T4 w. D2-7drop-out- Q: m3 W1 `! {! Z1 w2 a8 w
2-8课后讨论, x; f: Q2 O7 j& v3 E: _
3-1tensorflow安装. s% |; }9 F1 O( z7 m. W9 o
3-2tensorflow基本套路
# s) _' l% j6 z, h3-3tensorflow常用操作
8 o2 I8 |' A$ D2 ^$ V+ O* {3-4tensorflow实现线性回归0 X9 j5 r: P1 d! @2 ~* D2 F' _0 F
3-5tensorflow实现手写字体8 j$ O+ R: k* e. K
3-6参数初始化9 w) W+ b6 i1 H- M$ O
3-7迭代完成训练
2 K9 ^# i. I/ r6 {3-8课后讨论
9 H' c, h5 D ?' p# b2 R4-1卷积体征提取, ^6 l( a1 {8 J& ^) X) P( E: e
4-2卷积计算流程7 Z% F2 \ C9 X# ]" U' R
4-3卷积层计算参数) }- ~- l j& I9 [8 o7 p
4-4池化层操作, a; _9 f( f% L' q1 j. j2 {
4-5卷积网络整体架构
% T( A* y9 w, J, I8 o$ W4-6经典网络架构
. H: C+ ~3 `8 r4 M j, Y, l# H8 g5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% R7 j( Z6 t$ ~) ?4 n, p! C
5-2使用CNN训练mnist数
! e: \, }4 n4 z( h* s5-3卷积与池化操作7 V" V2 T& E3 V8 _- f$ t& s
5-4定义卷积网络计算流程; \5 Q* a( }0 p- V# g0 G, @
5-5完成迭代训练* e: Y# i4 i$ D2 @
5-6验证码识别概述
! S( R( L3 v& ~" X" R/ z5-7验证码识别流程) ]6 C& K6 y$ T% G
6-1自然语言处理与深度学
3 N8 P a% s+ @1 T k ~6-2语言模型
8 Q. b3 x/ d) f* p& \8 X6-3神经网络模型8 j9 j/ n( l4 {5 J4 ?( V
6-4CBOW模型. N, J: m( N) |* @# Z
6-5参数更新& b% l- X, H0 t) _ e
6-6负采样模型
0 Y) g2 y' o$ U6-7案例：影评情感分类(数据
$ _" r9 v: n6 J7 |4 [/ D5 p7-1基于词袋模型训练分类器. `3 B5 m6 A2 ]& _: G
7-2准备word2vec输入数据4 n$ B% w+ Q$ A1 e* a, _1 F
7-3使用gensim构建word2
/ j: }4 M& f, v' d4 _# _" V7-4tfidf原理, K2 k: X, f8 M$ U* e3 i
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 O6 v1 Y7 J6 P5 G7-6GAN网络结构定义
0 Z9 F* [1 ~( V. H }- `7-7 Gan迭代生成
, i' O6 |4 l3 m) p: e5 `# u- _7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% r7 r; G9 a1 ?: W |& a( {5 E
7-9DCGAN网络细节1 F) `# U, S* V- C
8-1 RNN网络架构, Y5 J* D+ h* J' m2 L: M
8-2LSTM网络架构
6 _6 c1 Z/ [3 g% y5 o8-3案例：使用LSTM进行情 i) t/ A' E. T5 n+ a
8-4情感数据集处理+ h3 u' j( J8 _; |! `8 E- L
8-5基于word2vec的LSTM模型8 }/ ?& N& k6 P% D& A- J
8-6趣味网络串讲（数据代: z7 `, H! b0 g V7 d5 G) I. t
8-7课后讨论版
# `, x) E: |. I# G6 V& b2 c6 Z2 V& c; G; A" v
& |4 x' r. y0 W9 N$ t3 _3 r5 w" W( B〖下载地址〗, r1 S* L' B% J/ J
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