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& i3 ~7 |- A; A1 [8 F9 X; _〖课程介绍〗" Q# @5 _3 h" M3 \
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 }& [+ t% [ a, M& y
2 i. D0 K) r9 x1 |& Y8 {〖课程目录〗
. V+ @4 x* F* E) a# \: _: M0 n1-1课程概述与环境配置
9 |; l+ C9 k1 q+ F$ N1-2深度学习与人工智能概述, |$ S- }- v% G" R4 O8 s
1-3机器学习常规套路3 [5 w, S5 N! W5 G
1-4K近邻与交叉验证5 q4 J4 G4 Y% F e
1-5得分函数2 K6 ^& d7 w9 S& U0 v1 K
1-6损失函数0 a5 ?8 R3 Z$ R c J) c9 v
1-7softmax分类器
$ `4 H6 D/ v. b, W* X# U1-8课后讨论与答疑( `! {. Z$ F1 ?0 l6 u1 i
2-1梯度下降原理-
, d- [: z. c* C+ Z. Z {2-2学习率的作用-
+ T P. c4 P, {$ w. `2 @- E2-3反向传播-0 j5 t' @7 b* \3 j `
2-4神经网络基础架构-
; ]* w8 q' i* Y2-5神经网络实例演示-
3 K7 W& |( E$ {2-6正则化与激活函数 X1 H% }& L4 ^ l4 p: F
2-7drop-out
2 ?4 c6 N- z# a% f6 t. i$ q i4 X5 A2-8课后讨论
9 ~0 Z7 n1 S5 C6 O4 y. n% k* z$ P3-1tensorflow安装* b6 q4 K# E% j
3-2tensorflow基本套路' L& Q4 x1 S9 V' c' r- A3 G% y+ }
3-3tensorflow常用操作
7 n# o" R7 b9 E( n3-4tensorflow实现线性回归: S/ j( o" D0 @7 {8 q) f
3-5tensorflow实现手写字体
! g6 L' {( U+ s" \3-6参数初始化
; @; s1 [% D% U3 w3-7迭代完成训练
9 |6 A8 w' |, d7 U" C% Y I' F6 ^3-8课后讨论
+ T% Q/ a- O' K/ k4-1卷积体征提取+ J8 d6 K& I0 n) k# N
4-2卷积计算流程' Q- Y8 q& i4 C% _/ [( ]; A6 ^- O
4-3卷积层计算参数
" g# D# V* s, O2 \9 G! y9 m4-4池化层操作$ A0 Z& O# u& l* d# U+ ^
4-5卷积网络整体架构
, j- _" C. P4 I4-6经典网络架构
7 F4 ~) j' D% f4 L" d. x5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- x! [$ \4 n' B
5-2使用CNN训练mnist数: `9 V+ I: Y6 O3 d0 m
5-3卷积与池化操作
2 H0 z; g4 @! Y* g- ?5 i5-4定义卷积网络计算流程2 n5 d. s2 P/ F5 n
5-5完成迭代训练
+ R4 y1 x9 b4 x3 p' d: c5-6验证码识别概述
2 E- ^# M8 c' m5-7验证码识别流程- d: U6 m) Z2 N, C+ ^- G0 F/ p
6-1自然语言处理与深度学
; B2 e" |5 |8 l) Z: B5 F6-2语言模型" b7 F" H8 K. u- |/ U6 h m& J5 |
6-3神经网络模型: K8 O9 w' B! U
6-4CBOW模型% W, s4 p- l6 |3 x+ h! H
6-5参数更新
; z1 v4 }4 `+ r: F3 T$ C6-6负采样模型
) M0 K4 H+ |1 l& J! C/ v6-7案例：影评情感分类(数据
# @) U3 o% A( o% h! b' k7-1基于词袋模型训练分类器
/ ]4 h2 [7 p: Q' [7-2准备word2vec输入数据3 F3 m6 z) u; {
7-3使用gensim构建word2
- L$ k0 Z( E" }* |3 X' R( E6 R7-4tfidf原理" M: N5 N {, [0 f% g
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) u- s) U w0 F, W; Z
7-6GAN网络结构定义+ }0 s' P$ n. n7 p) E8 A" d3 T
7-7 Gan迭代生成
- n6 {& O( L$ a. {7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! S- a8 f/ Z8 r; V. E7-9DCGAN网络细节
I$ m" [( M+ m" t$ w8-1 RNN网络架构
9 J3 v) v( F3 n% C3 y+ u& p: L8-2LSTM网络架构5 s9 L3 J2 k' L* w( H
8-3案例：使用LSTM进行情& e+ ^% J2 k8 s. t0 h+ |
8-4情感数据集处理; J1 W8 H3 s+ {3 G5 h n M0 P
8-5基于word2vec的LSTM模型
$ y$ w$ {( Q) C, ], ?8-6趣味网络串讲（数据代2 X% Y( q; h+ k
8-7课后讨论版
% d2 ]; ?5 k1 ^9 Q9 @% o! a& q7 D" u
9 E, z0 f7 U) L- Y- G6 q9 T' K4 V J8 C4 x: y9 |
〖下载地址〗- ?6 D: L, n; Y, n6 _
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