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" C7 z- ^ n0 G- N
〖课程介绍〗
c' A- ~9 j) d: P) l) l此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' \% ]: I; Z. L% f7 j( z# O
7 g0 c- W) `1 @5 W7 E. P/ ]〖课程目录〗
& g# K0 H2 q# m4 I8 S# J1-1课程概述与环境配置
- G# m% S0 E: d, N1-2深度学习与人工智能概述2 Z' |2 P3 Q8 Y7 V, ~# @5 X
1-3机器学习常规套路
0 v( p' f/ M8 z) m) l4 j0 _1-4K近邻与交叉验证2 k8 z8 ^8 ^: T' j1 m. e
1-5得分函数/ z, K, E' ~9 O8 B% k: F& a
1-6损失函数3 H* k6 c* c8 d; l
1-7softmax分类器
1 s, k3 {( J& c S: h! d1-8课后讨论与答疑6 b$ y/ i" ^5 h) v
2-1梯度下降原理-4 s9 R7 B4 V; P, i+ B& L
2-2学习率的作用-
5 i1 n! _4 x) K7 }2-3反向传播-
0 `$ ]7 o% W) A( P7 G. ~) e2-4神经网络基础架构-- S @, H% G3 j( K+ J8 l
2-5神经网络实例演示-
; J' e3 Q+ u+ r2-6正则化与激活函数
$ Y$ R* _3 l( J; c: ]2-7drop-out$ U; p& f& q+ o- h' B K
2-8课后讨论
# G9 q4 t* M8 u* l: F- b3-1tensorflow安装
: Y$ X6 T5 _5 A0 ?- N3-2tensorflow基本套路$ V# \$ `4 K! R! j9 \
3-3tensorflow常用操作+ s( W: S' o3 }" }9 G R0 o
3-4tensorflow实现线性回归: }8 C% A8 x' h3 h
3-5tensorflow实现手写字体9 v$ j, j G7 g* D' ~# i
3-6参数初始化& w8 s3 U5 e" i5 R
3-7迭代完成训练2 g0 H: u O8 ~% g& u/ B$ r2 s0 d' V0 Z5 \
3-8课后讨论3 L; j9 q% [+ ~+ S
4-1卷积体征提取
* R, S3 E2 i9 w' H5 C* g) j* [4-2卷积计算流程$ _8 U+ O' b! o+ [
4-3卷积层计算参数
" n$ C. W9 |. W4 }' i4-4池化层操作
& O' o' W) @: V4 F0 L4-5卷积网络整体架构9 R/ ^* D; }- S+ \" L0 \
4-6经典网络架构6 P7 g% ~$ h$ a/ e: B
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 e9 v( b1 v) ^) z
5-2使用CNN训练mnist数$ w1 d( ]$ e( C! Q4 s9 Z
5-3卷积与池化操作8 ]* Q* E s: Y
5-4定义卷积网络计算流程
: K5 [% Y, J% J; @5-5完成迭代训练
5 q( u" C, I: Q. X5-6验证码识别概述7 ^- T1 H8 D4 U+ ^
5-7验证码识别流程9 {) F2 W0 a9 E$ m$ d
6-1自然语言处理与深度学
! b, _" j* N: l- H$ {9 m0 e* [6-2语言模型1 m; p U: a ?0 y% D% t
6-3神经网络模型
6 i4 P$ R' C" T0 j8 c- R6-4CBOW模型
* c/ p* b3 o3 C0 E( x) t" z6-5参数更新
+ u- z5 I8 f# U/ h9 @6-6负采样模型
% C3 {# @! s; a% z5 M" w6-7案例：影评情感分类(数据) S8 A/ I" d: J% o1 N
7-1基于词袋模型训练分类器
8 }" [2 ^+ D5 F7 \( G8 x* i7-2准备word2vec输入数据
) @5 I* R/ c8 O$ `1 h3 d6 h- q* `7-3使用gensim构建word2
/ r9 N" D5 l% A" _* z& C7 T7-4tfidf原理1 c- P9 L3 F% x8 r2 a8 |1 h8 s! v
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 ?& t) ]3 {/ j9 O& w: k" Q# C7-6GAN网络结构定义
5 v) j- ?1 b* n, p& r2 S5 ?7-7 Gan迭代生成; a! n5 s! H% u
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ z2 m- ]' w) p0 X8 f5 U. d
7-9DCGAN网络细节2 v6 w5 r0 B0 S0 [1 W% ~
8-1 RNN网络架构0 t9 \- g. ^+ ^9 w
8-2LSTM网络架构
, q% f! R& s. G7 X5 c8-3案例：使用LSTM进行情
2 p7 T, F( H6 X+ h8-4情感数据集处理! ]+ G" N* m$ Y7 R1 P& _
8-5基于word2vec的LSTM模型6 d! K# ]# X& ~6 }! Z7 _9 f: d
8-6趣味网络串讲（数据代
2 z& E$ l5 _/ d9 h, @( o) @, [8-7课后讨论版
& C8 r: M; }+ J& a, N, n& z5 z3 ~2 h W6 `" C4 ?. U
4 M0 T+ N9 G7 ~1 M- N
〖下载地址〗$ r, B5 `) m0 K8 g \. e7 Z
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