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( p9 d$ G4 [; ^% {
〖课程介绍〗7 f1 u; v: H, N$ q; g$ c
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战$ F/ z/ G) B: W5 t# C' U# v
, R; \. w0 Z: f6 C' H# l* `, I
〖课程目录〗
3 M0 { H0 f/ D$ Z' K; z5 L \1-1课程概述与环境配置
, g6 z+ _& K) @, Y1-2深度学习与人工智能概述! |& y6 s4 U0 \2 O/ Y
1-3机器学习常规套路
& F- u- `% O/ X7 P3 h1-4K近邻与交叉验证
: I) i" k, O* @1 o1-5得分函数" w: [1 t' U: n, l4 Y
1-6损失函数
1 I7 K6 C2 K8 c1-7softmax分类器
x* B. X. L) y) a* t9 u1-8课后讨论与答疑! J4 T" v) }& ?- ~
2-1梯度下降原理-8 x* _% R; t' B7 v! N
2-2学习率的作用-
$ |9 f: \6 f" C9 ^+ l j* {' W8 D2-3反向传播-& @* t8 j" y, }" X' ]
2-4神经网络基础架构-
4 C. s8 M3 G4 z$ m; L# K2-5神经网络实例演示-
2 y1 m4 ^0 _7 p2-6正则化与激活函数 v* n+ p8 Z% P& B& v1 d3 f: o
2-7drop-out
) d6 m7 e$ Z1 ~5 ~/ v8 I$ ]( M$ [2-8课后讨论
; I+ k+ N u, }# n9 u3-1tensorflow安装
4 U6 }( x4 \3 ^5 L& H1 Z# @% X! Q3-2tensorflow基本套路. B* R+ D: c4 z# P
3-3tensorflow常用操作. ]$ c2 a9 ?# C7 V! J7 N
3-4tensorflow实现线性回归9 r: D- G! k. e$ J( a- P( x: L+ ]
3-5tensorflow实现手写字体% @1 @% b K4 p: ]* g' f$ f
3-6参数初始化! O5 _; a2 _1 t1 V( x
3-7迭代完成训练
' M8 K# a: e+ R; @( Q( f. E8 F3-8课后讨论
' x- A3 U& P( d4-1卷积体征提取8 z1 ?- h8 N. O/ B
4-2卷积计算流程
5 ?, l9 j: W( X9 |! `- Z; d4-3卷积层计算参数9 P3 { F, |6 s1 ~
4-4池化层操作8 l+ T$ Y$ q" A$ }% H% Y) ]5 V/ l7 V
4-5卷积网络整体架构, i( k! a3 K j! M* k9 F( {2 Y& r
4-6经典网络架构0 P; a2 O, {& I5 B8 ~, e
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 K6 L! M& ~9 {% u5-2使用CNN训练mnist数
$ \6 G* d/ X0 b6 t6 |5-3卷积与池化操作6 _) h# L9 v3 O% j6 I; y
5-4定义卷积网络计算流程0 Q% N, u, K7 t
5-5完成迭代训练) q3 p! o0 w& _% \: [
5-6验证码识别概述
5 `0 w+ D/ T# A' _0 X. u! K, [5-7验证码识别流程
$ `- G) a7 N b6-1自然语言处理与深度学5 r6 e2 [* D0 o) b/ A% U5 Y
6-2语言模型2 i3 j& t6 n: _2 l& X
6-3神经网络模型
& B4 {! b) U+ C6 V4 i& ^6-4CBOW模型! w9 c/ M& t# V U/ F
6-5参数更新
. a, s; c: `/ ?8 v2 [6-6负采样模型8 M4 c. \% V' Y( k. s4 k; M% I4 U+ V
6-7案例：影评情感分类(数据3 c: N5 E( U3 I, ^" w
7-1基于词袋模型训练分类器' M$ T" O; G7 |! l
7-2准备word2vec输入数据
. e. N3 A' q; [8 V7-3使用gensim构建word2
) s, G' n: ?4 [* {+ i+ C7-4tfidf原理
' d$ ]% W. e# R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! l, r; p; K* ^2 @7-6GAN网络结构定义
) T, t8 d* E. B7-7 Gan迭代生成
" O& i6 G) ~# q- \8 h7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, R6 |1 p F) \; a% ]- Q
7-9DCGAN网络细节
# A* M9 B# S9 P( u: n; j8-1 RNN网络架构
2 |* Y8 M6 j# M/ t7 e2 d3 `8-2LSTM网络架构7 h6 P3 u4 C$ a @- \ e" S
8-3案例：使用LSTM进行情9 ~9 b- n$ D" O _3 ~9 R8 p) M
8-4情感数据集处理/ }: W. `$ i1 T* E1 O
8-5基于word2vec的LSTM模型4 P, H3 |; {5 n( A( f- G
8-6趣味网络串讲（数据代
- d1 D3 X" h+ B5 Q8-7课后讨论版
$ e8 s: L- W( s! O# n4 C$ {* R1 q, p2 f; V( Z& P+ }' P
/ o# v7 \6 s& h- ~0 o$ ^8 [〖下载地址〗
6 C" M8 v7 n- ~% k2 _/ L) u1 r" g" t4 B1 x* \
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