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" y6 U' d" p s9 }〖课程介绍〗% O2 w# C; w3 ~5 |0 I# i
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, v& D3 P( I9 P6 x' t# X
6 L1 H7 ?# v0 r
〖课程目录〗
5 o Y4 y; T7 }2 P1-1课程概述与环境配置
5 p3 \9 I/ {& g- Y1 \& Y/ O4 }1-2深度学习与人工智能概述- E# M% t% s7 L; e& a: v3 \! I
1-3机器学习常规套路% }) E, { x1 @4 M$ R/ @5 J' ~
1-4K近邻与交叉验证
+ |" i: X2 B, @" g, |9 P1-5得分函数9 A; g3 Q& G4 V1 k) i9 o
1-6损失函数, q$ X7 G, N% y( p9 V5 ~
1-7softmax分类器
; ], v1 ~, ? z' ~2 v( I: X4 q5 P1-8课后讨论与答疑
5 }8 y) _ z& f/ `% u _2-1梯度下降原理-
( G0 `( ~ ^- R. l& l2-2学习率的作用-+ A5 J/ k6 h V: W, w
2-3反向传播-
3 |& Y! ~! o9 O2-4神经网络基础架构-
- l k1 g s( j9 L2-5神经网络实例演示-# v }8 P. j$ V( b0 {. o
2-6正则化与激活函数0 T8 l. Q1 N6 @7 N8 x& Z7 r
2-7drop-out( h3 }1 f. o; B* h E
2-8课后讨论! L# F7 ]3 F5 U6 f$ g
3-1tensorflow安装
- O0 b# R' y/ A3 T) U7 \3-2tensorflow基本套路8 r+ w# L6 F2 J$ Q- M- x) N
3-3tensorflow常用操作
3 T4 d C" d8 E# a5 \3-4tensorflow实现线性回归) S( K) C( E0 Y
3-5tensorflow实现手写字体; k S- P! K) z6 F4 D
3-6参数初始化; [/ W8 s1 d- F) b# g* k% T
3-7迭代完成训练6 n- l7 {* ]3 Q2 Y
3-8课后讨论
( Y3 M3 E% |8 {% @7 E4-1卷积体征提取
& S; @2 ]. L1 x: C4-2卷积计算流程( Q: ]$ {$ U- e" z* {& V3 P" I
4-3卷积层计算参数 G% w0 H' _/ Q- K
4-4池化层操作
8 j O4 g- @8 g- T2 l# l4-5卷积网络整体架构) c% x( a1 i* E! g% B2 f7 L0 G+ S6 o
4-6经典网络架构( _) Q# j- Q' d6 }) s5 |
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 o) ?( Q6 ]1 T) n
5-2使用CNN训练mnist数, F6 T$ E) n& {. A0 K
5-3卷积与池化操作7 s) D0 R m0 a) O" k
5-4定义卷积网络计算流程
6 F0 n! S- f9 [* [& G& ]) g5-5完成迭代训练8 g" S- u) k* N# C0 Z
5-6验证码识别概述% H: D4 \" `; l9 Z
5-7验证码识别流程/ i, c+ m. P3 D% [9 v
6-1自然语言处理与深度学
/ w6 T! g3 g3 ]6-2语言模型/ ^/ R" D# B* r; y8 j5 L* [
6-3神经网络模型) J2 p' O$ c9 }9 V( v5 Q; g
6-4CBOW模型/ i0 ^4 h. q6 q2 q, d- z
6-5参数更新
1 U6 |: x) y/ M4 B- U5 g* x- }6-6负采样模型
: S, V& G8 j* A: O% V6-7案例：影评情感分类(数据
! W3 F6 H. k, }0 I7-1基于词袋模型训练分类器! l3 B( Q: [. w: K- Z( N
7-2准备word2vec输入数据
) V5 ]. U; I. r7-3使用gensim构建word22 } E, U* d8 m
7-4tfidf原理
, l% C" X2 `5 R" g# s+ y" D: {7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) n$ l$ n- R% i; ]0 E2 E7-6GAN网络结构定义
: G4 N" h% A% H# ~' U/ b0 X; Q7-7 Gan迭代生成
: m3 X: i; g7 e/ f4 N( f% H) k7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
5 z+ c- s$ R" w3 _3 }% k) m, u+ y7-9DCGAN网络细节7 c& P* q! i3 ^- y; Q
8-1 RNN网络架构3 y6 b" `0 G+ q
8-2LSTM网络架构
2 N' g4 g0 }( s" |8-3案例：使用LSTM进行情, w: E7 Y; S* @; A7 ^" N6 d
8-4情感数据集处理: n4 M7 a: S% T' k H/ K) m
8-5基于word2vec的LSTM模型$ o1 G& ]& E& }( R
8-6趣味网络串讲（数据代& J' _9 {' X8 J7 h9 _
8-7课后讨论版' Z% _1 A1 u, |8 j# w
( U s% U: Z" n. ^7 R
% f m8 N. J- W3 t〖下载地址〗( Y6 p0 X. b' t
( X2 W+ J. T& x: S9 C P. _4 ^
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