6 C o* `8 B+ K; z+ q4 f8 \) P
0 y/ j" }& Q/ i |〖课程介绍〗
/ F+ w+ ?" e2 Y2 \2 Z/ 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) x2 P9 L! }: n/ c6 M8 l N
2 ]- o; u- }* @0 @〖课程目录〗
0 W7 H- s; K3 q( C- W. e1-1课程概述与环境配置8 v. e8 j9 [0 j- H9 G& ]) c, P* L
1-2深度学习与人工智能概述
" O- V7 s6 f! N1-3机器学习常规套路
% u0 `. y1 f5 n1-4K近邻与交叉验证
$ t/ z s3 }% p1 t6 v1-5得分函数
( o3 }. N- g; Z, P5 a b1-6损失函数
$ W, Y2 J6 V2 ^1-7softmax分类器
0 v K! w4 j& c* b$ h5 {) l+ V9 F' y1-8课后讨论与答疑1 {8 W' g0 m) p3 Z' ~9 d0 b
2-1梯度下降原理-
, p1 D" I$ P: l1 t- o) v$ W2-2学习率的作用-9 x1 T! `. [: U/ M
2-3反向传播-
, {1 K* G! z* ~' y7 P* ]9 H2-4神经网络基础架构-
9 V' }8 n: L2 T$ {( z0 h2-5神经网络实例演示-
* Z, d% J* e% M2 A) }2-6正则化与激活函数* X% Z F. w% X0 `. f: g/ Y& c
2-7drop-out3 D5 Y5 n: ]- @4 w' K3 A+ W
2-8课后讨论2 {6 M& u( R% N
3-1tensorflow安装
z1 b, u8 S; e) F& g4 K4 |3-2tensorflow基本套路
( e. T# G6 L J$ x1 @3-3tensorflow常用操作1 k* U, H" }6 S4 ]' j; E9 Y" `9 _; N
3-4tensorflow实现线性回归
; @* }8 E$ M% }( V) F3-5tensorflow实现手写字体# S; D1 n3 [$ e& B. Z8 c
3-6参数初始化
4 A9 a a& V. g; D- \, x' l; {3-7迭代完成训练
7 g; Z: S8 i. ]. f3-8课后讨论
+ O" M" f; w0 d4 i. X: ?4-1卷积体征提取, x" T1 u/ Z# }2 z
4-2卷积计算流程
5 j% W% ^" h% I. r: e: \4-3卷积层计算参数) l6 j* C. f3 v& X+ V
4-4池化层操作
* d: s0 j% m1 i- Z" R' R; ~4-5卷积网络整体架构2 n# P k) g7 @3 \
4-6经典网络架构6 F0 \% _1 {, [0 [6 }, L
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" ^$ U7 J5 x* z" O( ~. f9 L6 X9 k3 c) u, I
5-2使用CNN训练mnist数
x Y [' b/ W3 G, @* u+ E5-3卷积与池化操作& j" }: E1 u0 v/ Z( r3 t
5-4定义卷积网络计算流程4 [! f" B* S. p5 Y, y* n5 f" F
5-5完成迭代训练& _+ N5 K! C- H
5-6验证码识别概述2 k/ S( e" R) A- q h& I1 z Y
5-7验证码识别流程
$ P6 a+ u1 P2 b* Q6-1自然语言处理与深度学
0 e' L% s1 _( B" D! v% f, S1 ?; H6-2语言模型+ E& W8 Z# e. E
6-3神经网络模型
; \, l7 C9 ^: k% m; |6 p: {6-4CBOW模型5 m( M# x, a) E& N, ?5 S' R2 F2 L1 w
6-5参数更新
4 ]% R8 s8 q9 g& i; T6-6负采样模型
6 m# a& A$ y" i$ ?& S3 k9 @6-7案例：影评情感分类(数据
" v) o1 I2 _* o! w7-1基于词袋模型训练分类器- ]: ~3 l1 O9 M. x( H
7-2准备word2vec输入数据
! }# Y0 _ o: K+ h5 X7-3使用gensim构建word2& B2 Y" s: C5 C
7-4tfidf原理2 ]3 T j3 d) S8 l* }
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 s1 }8 b, U$ l7-6GAN网络结构定义
& |9 h% n" ~8 ?4 ]3 H( A: n7-7 Gan迭代生成
9 m* u# R2 y. A" S+ _% t: [7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: F P7 s2 a7 x- T" Y+ N7-9DCGAN网络细节
, h1 N( A; y6 S1 k6 S8-1 RNN网络架构
+ H1 w7 T& t- y' Q( S: q9 r8-2LSTM网络架构
7 f/ ]% H; i! F1 u- [; u0 v) t8-3案例：使用LSTM进行情
8 Y1 a1 m% Y* U: V0 p; a% E) j4 Q8-4情感数据集处理8 Y! r% @/ _4 j3 d/ K$ Q$ Q
8-5基于word2vec的LSTM模型' t7 D5 Y# v1 {
8-6趣味网络串讲（数据代
& }6 c, s2 ?0 `* f! l5 `8-7课后讨论版+ [) l5 Z6 x* C5 r' F8 A6 ^
' ^1 u" X5 ^7 a
2 P1 Y5 D/ f5 k7 b) A1 K$ Q
〖下载地址〗- A9 E% Z, Y( q) @5 G
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