+ ], e/ K6 Y4 |1 H3 z0 e/ p$ W" M* W3 i' e5 a0 l7 i; ^
〖课程介绍〗6 \: @6 V8 z$ Y2 b/ }
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 G7 j* t8 U8 F- N: i3 k
' n9 }+ q) _) a0 U〖课程目录〗! p {2 Q- W/ _9 N, l% z* q, n
1-1课程概述与环境配置
0 l( x0 |3 ?6 K2 r$ v) O1-2深度学习与人工智能概述' `9 K9 A6 W. N, [ f# Q* x# U" S( ]
1-3机器学习常规套路$ B1 j) A4 f+ _! U% ]. w! o& W; g: ^
1-4K近邻与交叉验证" M3 l, b% X7 N2 v* g7 \0 p b. _$ ?
1-5得分函数8 n6 [* v" q! o7 ]1 I" A6 Z' X$ G
1-6损失函数
; \, ]2 }! S/ Y% l; t3 [0 o; j1-7softmax分类器- e; H, @1 p- }. l$ M
1-8课后讨论与答疑
! v) d$ F4 F+ q, P, c- w) Y# R2-1梯度下降原理-
j; |" p1 l( p- Z& ]8 ^2-2学习率的作用-
4 s9 q$ x& J& |7 {. v, S! |2-3反向传播-0 d) @0 ^3 e& C7 }- h) y
2-4神经网络基础架构-( z6 [* q4 e: s. s) C1 O
2-5神经网络实例演示-# _' R# z- J: a# J9 {2 U: y+ D& [
2-6正则化与激活函数! f5 N" u; w h/ r0 U2 ?) b
2-7drop-out" o& y3 C) d" B+ K: z! i$ I1 |
2-8课后讨论. j7 ~9 T4 I* g! s) z+ M, f
3-1tensorflow安装4 r, m, e: q. t. v
3-2tensorflow基本套路
4 b$ z) S5 c5 g1 W4 \+ A9 u3-3tensorflow常用操作
' u- _- x1 Z1 }, W3-4tensorflow实现线性回归$ \; q$ I5 L: V! X
3-5tensorflow实现手写字体( e! p4 q& p; ]
3-6参数初始化
3 k" R/ Q- Q4 ~: g3-7迭代完成训练
# d4 D. e0 C1 D+ a# d3-8课后讨论. u2 N/ ~0 ~8 m9 V7 @; M/ L
4-1卷积体征提取8 _/ I- i* ?% _5 B4 g
4-2卷积计算流程& Y. Y5 z/ J0 W2 w( {7 p3 K
4-3卷积层计算参数" d# w$ U& x" _. O/ n
4-4池化层操作
/ I; Z4 z( p1 n) _4-5卷积网络整体架构
& Z: \, \8 ~! P: f1 S4-6经典网络架构5 f6 s6 f* J8 }+ h1 b9 j
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! [% [8 j, t, E" O: ?5-2使用CNN训练mnist数4 i! A7 o! m& ~0 u
5-3卷积与池化操作
- v u* ~2 H W7 V5-4定义卷积网络计算流程" F# Z' q0 _- Z6 H) n. M
5-5完成迭代训练
: D, q5 W- a7 p7 |5-6验证码识别概述8 X+ c# V: t+ C* A- @* L: T" X
5-7验证码识别流程) J8 A! H, f- d7 u+ d2 V
6-1自然语言处理与深度学+ M' u* F. s1 [7 Z; a& x
6-2语言模型; r: p5 K9 Q7 u* I0 b
6-3神经网络模型* m' w8 {' R5 K# B
6-4CBOW模型9 _6 _, q" M7 ]3 G$ ]( ^
6-5参数更新& @% J( [4 g3 R7 G$ z( m
6-6负采样模型
5 u: a: c2 _0 |( e4 T0 @: ?6-7案例：影评情感分类(数据1 S" Q' j2 R: {' m
7-1基于词袋模型训练分类器' c1 C# A+ c' j; ^: [# m1 N
7-2准备word2vec输入数据 N+ g1 y& J) H2 r+ C2 G# K
7-3使用gensim构建word2
, c" w y: j' V3 h6 G7-4tfidf原理- S. W) t5 l% Y. w# v' a
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 D M( _# {/ o" \: \
7-6GAN网络结构定义
" W( `4 S# J3 {* x+ v% h7-7 Gan迭代生成) E0 d" E( g0 \! x& h! z, q
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） a" c9 p& ? N" r+ i+ A/ E
7-9DCGAN网络细节
1 V* @! K4 v& x# B4 a3 F9 d8-1 RNN网络架构
9 v' v5 \7 c, N" [; w6 h) i, C8-2LSTM网络架构
2 j! ^; Z& V/ M8-3案例：使用LSTM进行情9 d, G j9 J6 o/ T+ n% T
8-4情感数据集处理. b k5 W; Y1 |" }
8-5基于word2vec的LSTM模型
: n0 [% \( g. m9 ^4 n- V- ?8-6趣味网络串讲（数据代
) S) V/ j- P3 `! `8-7课后讨论版6 G5 V3 b. _9 h
7 C z- Q- R& y `% V7 M4 t. ? g5 a6 _6 D8 D w' B
〖下载地址〗: J) D& u' o9 P
- N. t; d4 l+ ^, p: c1 m8 l
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