3 n: q" y/ G( L; ~7 ^9 f; T8 Z3 u) d4 I5 S" p9 l
〖课程介绍〗0 V8 E* R+ X9 Z' K
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 p5 y" ~( R: I- S; M0 s3 U
2 ?+ z7 L7 K* ~7 |
〖课程目录〗
; ]/ u7 i) P8 e3 s$ |( m1-1课程概述与环境配置, ?! o& J8 V% M# P# N: x* U3 Y
1-2深度学习与人工智能概述
- W" B+ R3 o+ ]/ O6 ?# [5 C1-3机器学习常规套路
9 N. o) y. e3 s4 @3 X: d1-4K近邻与交叉验证
$ I6 S' O. o8 o9 Q% {5 N8 V1-5得分函数8 n: e0 G7 {+ t& i: p; A& ~
1-6损失函数! T p+ \% c* R6 x5 M
1-7softmax分类器. h7 V3 P: a: D0 D
1-8课后讨论与答疑( [! ~: z8 l2 f. W6 a. s
2-1梯度下降原理-
1 C9 P9 @: `9 I8 s( a. ~5 h( p2-2学习率的作用-
$ }' m2 k: W1 w2-3反向传播-! K+ P% _5 G3 }# P, p
2-4神经网络基础架构-$ s7 [9 b Q3 ~) c
2-5神经网络实例演示-' @1 }, i+ W7 P
2-6正则化与激活函数 j5 c* T# H# a+ j9 v
2-7drop-out
7 Z( D1 N- `9 h( Q( h; a2-8课后讨论
4 Z% Z2 B& H8 Y: A% D: h3-1tensorflow安装
, x1 y; N% I. `7 N3-2tensorflow基本套路% W, Q( e. ~( x: C( C" q2 F7 z
3-3tensorflow常用操作
* l) M- e; B: H/ q$ b$ O3-4tensorflow实现线性回归
' e# k8 R) q& ^5 k3-5tensorflow实现手写字体5 i! G2 ], s. F) \+ g7 O! o
3-6参数初始化8 {! a" o6 e. Z' S+ E- i+ H
3-7迭代完成训练
6 ~- Y, L) l8 w8 b3-8课后讨论% G+ c: h% K$ g& h$ p) @
4-1卷积体征提取8 n" H' y o4 S( b. Y
4-2卷积计算流程7 f1 D0 v; M, J0 r f- f M8 p& P
4-3卷积层计算参数4 s8 z) N7 k, q; k
4-4池化层操作$ J# S( P+ B* X* J G
4-5卷积网络整体架构9 ~% f& Y, V1 X
4-6经典网络架构
L3 D! E" K8 Z% i2 s* W4 K5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ |3 f7 V5 P; J. P
5-2使用CNN训练mnist数4 V: x, [) o! `- S% b
5-3卷积与池化操作
! }4 G* x3 O- Q) L9 k& j* E5-4定义卷积网络计算流程/ }. S( Q' ^- P7 v7 P$ [. p& Z1 w
5-5完成迭代训练
- f2 ~! F( I4 c% N: P5 O5-6验证码识别概述" {2 b6 i0 h6 y. o1 f
5-7验证码识别流程
! P; G) F- I' H5 r6-1自然语言处理与深度学
. Y. K% E9 Y; g3 X$ G6-2语言模型- y- `1 M- L5 ~% o
6-3神经网络模型6 J: [& v% n0 L9 K, R0 O( [
6-4CBOW模型
% T& {' j" y; I7 R7 p6 K6-5参数更新
3 K% t+ E- l, G6-6负采样模型4 v+ t. O+ U. q: ]
6-7案例：影评情感分类(数据! ^; _- M6 g5 r6 e( i' \4 Y$ h* \
7-1基于词袋模型训练分类器& t/ _9 R% k% E9 N; @
7-2准备word2vec输入数据
1 l* d2 ^1 I- H( i0 b4 N5 B7-3使用gensim构建word2) a* v) k: r' s3 y2 H
7-4tfidf原理4 L7 q/ E8 i# a+ m* B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)" x ?! a$ `2 j2 }1 J
7-6GAN网络结构定义- I ?! s1 ^0 J6 ?) t& V2 n: l
7-7 Gan迭代生成
! R! T: b- u/ O3 w6 S$ m% X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" j& u$ g/ |- @% b) n7-9DCGAN网络细节
9 l: J4 L, D, X" _& \* {2 ~, o7 B8-1 RNN网络架构
. W) \% P; L E9 o8-2LSTM网络架构+ T0 T0 w! K1 S2 \
8-3案例：使用LSTM进行情4 e( G2 r3 w3 q
8-4情感数据集处理! Q1 o" o; @' T# x8 M9 X
8-5基于word2vec的LSTM模型! c0 l& M- y1 L7 p; M$ ?, K ^
8-6趣味网络串讲（数据代1 v! w" |2 w* i4 s w& [
8-7课后讨论版: |' ^1 J1 \ z5 R, S! M) d5 p% W
2 i2 l% @* s2 v
3 ^, ]' C, [, v$ A& |〖下载地址〗* k2 R" S9 F2 Y5 ]+ {+ f3 T3 S: u
1 N* Z2 a0 `8 g
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