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( Q) {+ x' J1 M, T& g/ C
〖课程介绍〗
3 o* b* I. R$ p' g9 J: X5 R此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( Z6 d! v9 i& r" ^- L: l2 z: {- B7 g& w4 |! B: g }0 m: s T
〖课程目录〗7 U0 W" p" U r
1-1课程概述与环境配置; i K4 a0 T# Z! j, r
1-2深度学习与人工智能概述
. s6 h( B/ U6 D& z1-3机器学习常规套路+ `; z& G" x& x
1-4K近邻与交叉验证
4 }# j9 F6 Y' W* @( m- I1-5得分函数2 V% z; n" m. d
1-6损失函数+ O# V* e% [; [/ Y; M g
1-7softmax分类器7 S" p7 N! j3 u3 w5 E0 I
1-8课后讨论与答疑8 Y1 A; n. {4 W0 q: P( ^; _5 f
2-1梯度下降原理-
; r1 J/ M' N- y- K( n; F2-2学习率的作用-& k& U5 O( f: `
2-3反向传播-
) m% o1 J' }9 A9 J) ~# }% [2-4神经网络基础架构-, t" q" X) S" U9 t. x5 V) m
2-5神经网络实例演示-
6 ?1 ^5 y1 j& J2 l W" W' U2-6正则化与激活函数
/ B% w1 m& g5 B, b2-7drop-out0 m7 t/ i H9 U1 ^+ k4 r
2-8课后讨论. w% z2 m9 t. I- K) Q3 e" C) i$ n
3-1tensorflow安装
) l+ w3 G8 f: b* S+ V T/ x3-2tensorflow基本套路* F( c9 \/ I4 c! l
3-3tensorflow常用操作: ^( G9 X* `% Y, K: k# Q
3-4tensorflow实现线性回归
6 q# E- G9 w& [- C1 Y1 Y# H/ R! o3-5tensorflow实现手写字体. r! l& |' Q) p: H+ [- A% e8 {) W
3-6参数初始化$ q0 i% {3 G3 K% N
3-7迭代完成训练- A. K* G$ G% r, \* G0 A
3-8课后讨论" M7 Z4 A* O2 r4 X& k7 s
4-1卷积体征提取% e. o4 Q; J5 Y+ f
4-2卷积计算流程( A" d* g! Y# K6 d9 s" c
4-3卷积层计算参数9 a# J9 P8 m8 i: m& w
4-4池化层操作
# m% p. R. K+ q* Q O/ ?4-5卷积网络整体架构1 M& ?: j5 y' i! F, m( {
4-6经典网络架构8 t0 W* i4 h$ z, V6 o! G% T% Y+ I5 V
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& B; W" ]' d+ \: y" L0 r( O6 r
5-2使用CNN训练mnist数 [3 V( N( l# x" e& w- F: @8 C9 a7 v+ T2 |
5-3卷积与池化操作9 k; T) f5 E2 ^/ b
5-4定义卷积网络计算流程' h! I# V2 l1 ?/ R
5-5完成迭代训练 ?1 \: w2 P$ L+ N) a
5-6验证码识别概述) A. o& g3 d# a; ~5 G. v) R
5-7验证码识别流程
' F r5 W' W5 N% ^% U6-1自然语言处理与深度学# d* X1 ^8 k+ E/ w, l9 w: Q4 V
6-2语言模型: F" P% P* O& d# t B
6-3神经网络模型
8 a/ Y U- s2 @6-4CBOW模型
( x' X4 b; ?& H8 \3 F6-5参数更新
8 g% u |1 }# ]* F. t7 }6-6负采样模型
3 `" K8 {& r- ?5 w9 N' o4 Z6-7案例：影评情感分类(数据$ d6 c6 L$ Z U2 i+ Z
7-1基于词袋模型训练分类器
( i! [4 W7 r3 q; F; ^7-2准备word2vec输入数据
$ X2 M7 z. Y+ }6 o# J, {) j2 c7-3使用gensim构建word2* M0 e* H) R( R. A
7-4tfidf原理5 j$ p( \! y- ~/ C2 u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& g$ F3 S1 X; k0 l8 B+ Q7-6GAN网络结构定义& v j! U+ K/ u0 z+ t0 g
7-7 Gan迭代生成" R+ i3 r9 }+ C/ m+ {, y' l
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- ^2 O8 h! [$ ?
7-9DCGAN网络细节
: H8 b' ~( ]; u8 u/ g3 T* K8-1 RNN网络架构7 m9 _3 _* |& }# I6 ]1 M2 P
8-2LSTM网络架构
. z5 h4 x( n7 ?2 o1 C. e J9 u! ~8-3案例：使用LSTM进行情9 K9 `; r5 {+ W, `' F
8-4情感数据集处理, U+ O- r+ m, U" ?
8-5基于word2vec的LSTM模型
1 b& _0 w; I; K9 S3 l8-6趣味网络串讲（数据代
8 S+ V& {- m& X6 a9 v8-7课后讨论版
, a+ e( X6 v6 X' B" w( w3 O0 V0 k4 x( r4 J- u' \
8 o) `( q; Y! ~: K: _$ K. x〖下载地址〗; ^3 D) _; Z& P; r
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