2 S: T; B. Z/ h ]* |' e0 T1 M! U
〖课程介绍〗
5 G! W L# z% D2 G" y0 h此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
N0 ^/ V$ w: C/ [1 A. U
) j# d1 _! `) P; {〖课程目录〗; d5 K1 ?0 p- d0 U* u. i. @3 p
1-1课程概述与环境配置0 E3 b2 Y' [1 H
1-2深度学习与人工智能概述 X5 O! K0 d9 y# Q6 x/ Y8 Z7 f
1-3机器学习常规套路5 r3 @. J l3 X. h* W0 @* F5 j
1-4K近邻与交叉验证
1 c3 ^1 ]# X+ P( [# `5 x! e5 Z1-5得分函数8 y9 b* m9 h# k
1-6损失函数4 d5 R: b4 K: e( S
1-7softmax分类器
4 `0 N1 v T, c3 a L3 v0 F1-8课后讨论与答疑! ?/ r, p% U1 N# b/ [) }
2-1梯度下降原理-, K5 [8 P% x! e2 P$ n
2-2学习率的作用-
* r8 j" G( z5 ~2-3反向传播-4 q5 }7 P# G5 u; _7 L2 J' |+ k
2-4神经网络基础架构-* E3 d. {" F+ i+ r4 h5 g
2-5神经网络实例演示-- u& X+ h& j% ]' v" x% n6 i0 U
2-6正则化与激活函数8 G" _. O6 s" p; X# K
2-7drop-out }5 s3 [5 j6 N& G
2-8课后讨论& ]# p( q9 i3 K$ @/ l! t
3-1tensorflow安装0 c: I x" X" I9 ^, k% M. ^% H
3-2tensorflow基本套路
: D; @& ]0 S. [4 M% q7 d1 c3-3tensorflow常用操作
* `( M, | |2 \/ a/ V; V( }+ ^' ]3-4tensorflow实现线性回归
& x3 x5 k2 P9 R! U3-5tensorflow实现手写字体4 Q3 D* \# q& D! s# n
3-6参数初始化+ \ F4 `) L9 G6 z, Y( l7 S
3-7迭代完成训练* v/ }5 P0 f( {% n, n
3-8课后讨论
4 D0 G4 m; k6 m9 I4-1卷积体征提取/ X1 c8 a, a: A M- j/ k8 H4 M1 E
4-2卷积计算流程$ _: o+ H& m: Q1 k5 U
4-3卷积层计算参数, ]1 `: ]; _ C* U- W' N
4-4池化层操作$ _6 u& b) _' ~" X
4-5卷积网络整体架构3 Q, ?. o0 C* ^1 D' t
4-6经典网络架构. d" M8 ?% |; G- d
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. x. f# L* e, k6 _( _/ d3 k+ z
5-2使用CNN训练mnist数
: H) f" E: y. K4 \: ~" B6 }! W5-3卷积与池化操作. J6 C# |6 S; x
5-4定义卷积网络计算流程 a! ~, I( @2 u$ Q- i+ s( |
5-5完成迭代训练. r, Y1 `$ n y! W8 t
5-6验证码识别概述+ ~ F2 Y" \( _$ e% u9 C% s
5-7验证码识别流程% W$ `3 W' W M/ M% k
6-1自然语言处理与深度学
- ~5 f' K1 l8 g, @) F6-2语言模型
. p& w" p& ^5 y6-3神经网络模型
/ A# h, @8 x% M% N! v! d6-4CBOW模型
6 @) M5 T2 o9 S: Y0 y3 |! c6-5参数更新- l6 @* P. W. h; ^# x% I
6-6负采样模型
; f2 u, U6 u& m: h Y* P6 Z3 k6-7案例：影评情感分类(数据
; \1 _& R$ M$ y- T9 M4 Y' J' p0 @7-1基于词袋模型训练分类器' X$ z8 m9 f1 t1 O, u
7-2准备word2vec输入数据
~5 _! I% t$ f- V1 D# X( a7-3使用gensim构建word23 Z4 w, |# v$ {7 Z" [
7-4tfidf原理
& W' \3 r; e& [1 _- @8 Y8 d- I7 b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), ^5 ~/ ~7 A- r4 Z: X
7-6GAN网络结构定义
9 C" n$ B+ ~3 M* {, ^6 z7-7 Gan迭代生成) Y9 P( t5 s( f' g) h6 U, c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) B" @' ?) e( q+ f7-9DCGAN网络细节$ ], v6 X$ Z1 A5 b
8-1 RNN网络架构
8 b8 d) j& Q$ g5 G8-2LSTM网络架构
, w# {$ E1 ~4 D8 f+ M: B8-3案例：使用LSTM进行情& \: a7 ]# G F
8-4情感数据集处理7 \' q! j# H5 k+ T6 P
8-5基于word2vec的LSTM模型
7 O: a; c3 Y1 h* p9 G* ^! k' e g8-6趣味网络串讲（数据代
2 h- v! f, v$ ?0 E2 s% s% s# y8-7课后讨论版
$ a* v4 T8 B7 q+ i0 m- t; C0 N$ z
! l8 x' y+ `$ }5 @+ c# ?( j; k9 u+ V* T8 J0 E: z( w' C" N
〖下载地址〗/ ^* Q7 U, V# o; p: [ E) I
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