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3 e a/ v/ Y% |〖课程介绍〗
: R& |/ W9 F% S" H. I9 u3 v5 v此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战. ?0 w1 H4 h7 t! F) ?
- g, \+ d3 y1 g5 a g〖课程目录〗
9 B5 ?1 _3 Q/ G4 b3 O8 T4 I1-1课程概述与环境配置% Y; p' O$ t* C& M1 L9 r4 L
1-2深度学习与人工智能概述
. c2 n& z* ?4 ^6 F3 T1-3机器学习常规套路
6 P9 D7 o3 J; O+ _8 d4 A- _6 S1-4K近邻与交叉验证
! E% v2 k4 i2 q1-5得分函数2 i2 y, D! s2 q2 q9 e E
1-6损失函数, d2 K, b2 i: i& B5 C
1-7softmax分类器 i, F+ n& e+ s3 T% R9 `8 ]! `% T
1-8课后讨论与答疑7 Q$ a+ ~" S. F
2-1梯度下降原理- z& w+ P" J6 Y. `7 n
2-2学习率的作用-
* i7 c' P2 F/ I5 v2-3反向传播-2 c" a% Z2 g+ M1 Q, g; G# u6 L* |
2-4神经网络基础架构-! e1 ]& I( S6 s# e2 @! E
2-5神经网络实例演示-
" i+ g) |! b) q2-6正则化与激活函数
, j' T2 |1 {! {# p" y6 M U2-7drop-out2 q7 W6 _% I$ C t B! }" j
2-8课后讨论; {( R1 _% r! v
3-1tensorflow安装
' ]1 m2 S0 c6 B& X, |3-2tensorflow基本套路
7 V- \6 l' a* l1 @1 r0 b3-3tensorflow常用操作7 ~1 j" D1 b N9 P) |. G
3-4tensorflow实现线性回归
a( F& P. c F3-5tensorflow实现手写字体
2 S% h) H4 }! ?* ], r, e% k3-6参数初始化9 s& Q" e6 m( V
3-7迭代完成训练
0 k( L9 ?8 e) Z8 ?+ @. Q3-8课后讨论+ S4 u6 {# J \% E t5 E, P4 s
4-1卷积体征提取6 I8 Y, Z1 X5 o0 d+ K% N
4-2卷积计算流程2 ~3 w* ]5 j* q4 p
4-3卷积层计算参数
% f# J1 T% U# x& `" ~1 Z4-4池化层操作
7 u) k+ R, M2 @1 a4-5卷积网络整体架构7 M! T; t: w# T" W. E3 N
4-6经典网络架构4 ^% g' m! z% k5 I4 d
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 Z5 h$ a! D$ C6 \. e
5-2使用CNN训练mnist数
: V& e9 ]0 ^3 z5-3卷积与池化操作& s2 c& W7 v2 p0 z/ d
5-4定义卷积网络计算流程
K! q& a$ {+ ~# K! D( ]* {5-5完成迭代训练5 q6 Q! \% ^$ n1 X
5-6验证码识别概述
# D) U6 e4 k4 l$ V. J$ [5-7验证码识别流程
4 C* c- E5 B8 T. a4 z, G6-1自然语言处理与深度学
: E! t$ m; @! p2 c. _! H1 n6-2语言模型: c; n' U/ W2 o9 J9 |4 W0 h: V7 B
6-3神经网络模型
6 ^- ~ S6 C6 {" r' O6-4CBOW模型* a/ \/ r2 d; S
6-5参数更新3 R/ ` e' r U, ?7 D
6-6负采样模型9 J9 D0 R$ E- ]' m7 h
6-7案例：影评情感分类(数据
( O# j! N2 i' V( N7-1基于词袋模型训练分类器
. r! R% Y! A* Q3 e1 ^% p* Z' [4 E7-2准备word2vec输入数据
4 P, a8 a! _( J7-3使用gensim构建word2- E, T( R# C! p
7-4tfidf原理
' @* B6 k3 ^' ?$ O7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
w2 ]( [+ G3 R6 h/ v+ B3 x/ x7-6GAN网络结构定义
; z! ]( M8 x7 a2 ~7-7 Gan迭代生成8 m$ \! T4 k* S( e& x0 N) J, Y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 Y2 D' U# b; g* |0 U4 u5 h; @7-9DCGAN网络细节$ R7 L# i: T" o4 ^1 y e
8-1 RNN网络架构; q t7 I R0 e/ U- H
8-2LSTM网络架构$ v4 s4 V4 p; [2 _& F* W [
8-3案例：使用LSTM进行情
8 Z2 ~/ l7 f: [1 _8-4情感数据集处理3 S# S! s6 `" b4 D/ q
8-5基于word2vec的LSTM模型
6 j* ^5 N% d+ \- |6 [5 _3 z8-6趣味网络串讲（数据代
1 V. o( m7 h% y* i$ D2 `6 e8-7课后讨论版6 z% m9 x! w6 @9 U0 ]/ a4 i
9 q0 a0 g" f, I
! K& C& y0 U9 g9 W; R〖下载地址〗2 N0 z/ v) G/ p2 ?- x
k: u' h* q+ _ X1 r: j7 Q$ c; q; w$ ~
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