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/ V+ q) ~8 U" G〖课程介绍〗; A: Q% m$ ?- ?* C# j 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
7 L" n/ Y% k4 d a8 b: V* X+ v& W+ t @' K$ q1 S! X% I
〖课程目录〗
9 m! L7 m2 f6 a" }- M* r. |1 U1-1课程概述与环境配置
2 A) N* n4 z/ C* f" C1-2深度学习与人工智能概述
3 n% d4 q. t! ]+ G' j% C, Y/ o1-3机器学习常规套路
" h' ^$ z3 y6 U1 z1-4K近邻与交叉验证+ [4 V' q* x8 R( {
1-5得分函数
4 u/ W u- R1 K' T& R6 q1-6损失函数
( A O' [& ~; m" I' Q9 ^0 `+ g3 Q1-7softmax分类器' U+ S2 b) @5 s' f6 S+ ~* H f
1-8课后讨论与答疑' U7 q( q' Y( s* [8 M
2-1梯度下降原理-- e' v/ O- n$ [6 P0 t: ^6 Q
2-2学习率的作用-& m# W1 k1 i9 g+ e
2-3反向传播-5 g. Y/ {4 P* w
2-4神经网络基础架构-
9 Y$ g0 g }* z2-5神经网络实例演示-
* d8 K/ j) S1 d2-6正则化与激活函数
/ D K- T/ ?( X2 I6 a0 w2-7drop-out* P0 q$ R, z0 I( z, W3 G& R
2-8课后讨论
' O$ R5 o9 Q' u9 l, e" s% {# Y3-1tensorflow安装/ i `; H5 ?0 C8 w; S* E2 k
3-2tensorflow基本套路: b- Q. W+ c& |& X8 F) |
3-3tensorflow常用操作& }# G3 P) Y; X
3-4tensorflow实现线性回归
- u3 B/ r3 [- V( @3-5tensorflow实现手写字体
; Z1 [9 \" I4 M7 j: L: n+ _* S' S3-6参数初始化
9 C% _, J8 [7 j& B! i3-7迭代完成训练
6 P+ z, y6 o9 U5 m3-8课后讨论
' }& A$ {: H: k3 u9 w" M2 P/ j4-1卷积体征提取3 `4 M" x$ N% D1 s& M% S8 ?
4-2卷积计算流程9 k" P; a5 ^: `) ?3 R0 E% K- ?
4-3卷积层计算参数/ f7 @1 x' v# r0 D4 y. B9 K2 r3 X& M, i
4-4池化层操作" j: i, f2 |! w9 i+ D, [' D
4-5卷积网络整体架构0 i1 z* P& t9 W$ u; Q: e. z
4-6经典网络架构
! V' h0 {0 U/ R1 L0 D6 H3 H8 e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 l6 \ W9 A+ d5 s5-2使用CNN训练mnist数
# q m z1 z5 {6 |) B5-3卷积与池化操作
8 V9 c4 W) [9 ~5 T5-4定义卷积网络计算流程
6 P5 _# l, r; a$ t( ]9 g+ c- }0 L" ]5-5完成迭代训练
& j4 J( U/ F3 z. Q+ L5-6验证码识别概述
) Q2 b5 d4 G/ W: f5 E5-7验证码识别流程 v5 J( o3 Y+ Z7 h7 N" q* |8 u. s: J
6-1自然语言处理与深度学3 \% f0 N6 n3 k3 T
6-2语言模型2 D. z& l2 x- Q& L0 N
6-3神经网络模型
# J+ n1 M0 R7 ?0 F6 i6-4CBOW模型2 G; ~ Q' E( C( K' v+ m
6-5参数更新& v% I6 }' ?/ i% B
6-6负采样模型
& z; @0 _- O6 F6 |6-7案例：影评情感分类(数据
! n$ t/ K; L; a R0 S# o- \3 Y( M7-1基于词袋模型训练分类器
) Q. _8 s$ _" F) f4 C7-2准备word2vec输入数据# s; p; z+ v! o, N$ N
7-3使用gensim构建word2% {; O4 g$ n. C# u; `2 l9 p
7-4tfidf原理% |* B. d( K9 v) I& n* D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), \) J; G+ q; T- d" C3 d
7-6GAN网络结构定义5 ?! C) S" ^6 `, A, W& b
7-7 Gan迭代生成
( W" W" L. |$ v) x; f7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; P- f; B* l. `7 g% j( D
7-9DCGAN网络细节0 |) M' n/ ~1 m" q+ g
8-1 RNN网络架构3 Q* R6 ]* |( _9 U: g1 g
8-2LSTM网络架构
8 f& [, Q9 w+ w. i( C) F/ c8-3案例：使用LSTM进行情
, Y, v5 I1 l6 ^$ e8-4情感数据集处理
d7 D/ `$ |! B3 P8-5基于word2vec的LSTM模型
) N) r2 _& i# d% r2 x- J8-6趣味网络串讲（数据代
! j9 ?4 j* D! y8-7课后讨论版% p$ u8 j: p6 ^2 J
8 U9 L. |8 B5 }/ J- C9 p& K' d4 J0 } C, o: {. X% }/ I5 {! g; S
〖下载地址〗7 R- c; m7 [# z" v3 t7 K* _0 c8 _
% a/ y; W% A+ d8 ]9 ~
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