2 p( S! t* ~1 }' T% j. `
3 ~3 q! V ^/ ]- P4 e9 p7 c$ N- n* j, a
〖课程介绍〗
( ^% U- t* O! F. e2 m& J5 q( N此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' j7 h- b$ H' W/ X3 R# ]3 t
1 L% K( C$ w1 _ l〖课程目录〗
( ]7 o/ o8 b4 C6 r1-1课程概述与环境配置
# v- X) k' A m r, h8 x5 i1-2深度学习与人工智能概述; g, k( B+ `4 Q6 c+ _2 j
1-3机器学习常规套路6 O0 n2 V# G' {% G8 q
1-4K近邻与交叉验证
" e' [1 h' N! p8 E& M1-5得分函数' b3 s1 D: o% h* }# ]! [7 P
1-6损失函数0 E4 M& j$ j. l7 x. w
1-7softmax分类器
. _. E- O% ~' J! S8 B! ]1-8课后讨论与答疑1 e7 K; H8 C, S9 c# F- `5 G& r
2-1梯度下降原理-
7 m, H% s( Y6 D, [ |( Y2-2学习率的作用-( y: o6 d/ e' O+ I
2-3反向传播-
$ W. A9 P2 V2 h# e" D, O2-4神经网络基础架构-
0 _" t% z% d% ?8 Q. e) a8 I2-5神经网络实例演示-
+ o( A" U! [$ N8 M/ v2-6正则化与激活函数! l& y- P, Q3 D: O0 ~: M
2-7drop-out
6 }0 c2 s4 z) G, A2-8课后讨论
6 m. X0 A" g/ s' b) b1 |( ~3-1tensorflow安装
/ J' R, L. Y1 h. Y0 [* ~3-2tensorflow基本套路
. [- I0 |$ Q% y3 n* z3 b2 Y3-3tensorflow常用操作
/ D& X$ N ?; J0 u3-4tensorflow实现线性回归9 ~- g& f l( g2 d
3-5tensorflow实现手写字体: d, x! z; U, J; H5 L8 }
3-6参数初始化
' ?0 g- r1 m$ W! z7 U9 Q3-7迭代完成训练0 m2 @8 _1 L. f5 M2 X
3-8课后讨论6 |! ?& t! N3 V% y) y/ c4 K" c! _
4-1卷积体征提取$ R( u1 p* B( P* H' R. ]
4-2卷积计算流程
% o m$ K$ R1 x7 F6 [3 b4-3卷积层计算参数: X8 b- Q {3 }( ^
4-4池化层操作
8 u% a4 R* F# v/ N4-5卷积网络整体架构
' N$ d& _/ T. c2 f5 Y* C( u4-6经典网络架构- E4 G7 z+ F$ h( b1 D* F
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; \4 y+ l2 c+ Q4 r( x9 l5-2使用CNN训练mnist数
9 a$ y- x; M$ b" F. j5-3卷积与池化操作6 J. Z/ k$ d# O6 T" N7 m5 L- ]. H
5-4定义卷积网络计算流程. K' f% x# K" Z2 }
5-5完成迭代训练
* @7 D3 A. B3 K0 d! a5-6验证码识别概述8 E+ R- t# Y- |" N
5-7验证码识别流程% I/ b2 v) u# I. P
6-1自然语言处理与深度学
9 F& S) S* i0 G" _! b6-2语言模型
/ `! N7 U/ A7 ~: |1 t6-3神经网络模型3 G) Y, _0 X9 n9 ^( r* o* H
6-4CBOW模型
# m( R( U) _8 U3 v6-5参数更新% q/ c8 E9 M; e, `: [( G
6-6负采样模型) E7 C& ]5 ~+ O4 H5 S2 |
6-7案例：影评情感分类(数据1 `' s# v/ L0 v$ O
7-1基于词袋模型训练分类器; q, K- v/ y' C9 c7 ~+ L
7-2准备word2vec输入数据& y$ l F! J0 z$ ~, S! J
7-3使用gensim构建word2$ e( r1 a% d6 [( y6 }# M
7-4tfidf原理: H% B+ j( {" V% A4 H6 K/ M
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 b5 [1 K6 E9 Y8 d" ?
7-6GAN网络结构定义
4 ]/ e1 }4 b9 y. @& y5 R# G4 C7-7 Gan迭代生成( H8 [+ Q; @7 P7 P
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) b( B% r; e+ D1 r8 H7-9DCGAN网络细节6 W4 t# k, B) V
8-1 RNN网络架构
9 u2 u: ]! p) T8-2LSTM网络架构
' M' N* Y8 ~% D V: P8-3案例：使用LSTM进行情
* \$ O# ]. A, a9 G0 d8-4情感数据集处理
, Q X, X8 `2 G: x8-5基于word2vec的LSTM模型4 ^% h+ o. J, q6 E) O- B$ ] R* {
8-6趣味网络串讲（数据代. P$ C% J5 @: W, F8 |+ e& U6 ~
8-7课后讨论版
* } h2 C; t+ c" a1 a: A9 [( g' c/ z/ O d0 f4 X
" S- R3 P" c: q' `) @; I9 S/ B
〖下载地址〗
& E* D# {/ ]* p0 @8 Z8 u) p/ X1 m6 D. u6 _% c9 `
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