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+ E; `9 T1 Q" G+ q* b/ o
〖课程介绍〗
3 W" x' X5 y& R$ K; t此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' c3 w1 X) K9 k2 r1 ]! f6 S+ F: C: M: ]
〖课程目录〗' Z5 H/ ~0 u" o9 N4 [3 I4 ^# v! {* U
1-1课程概述与环境配置
$ |: P* E; V8 Q) W( n1-2深度学习与人工智能概述
* C. N# q: W' ?" I, R1-3机器学习常规套路
8 f! b3 n. v2 V. [& f* ~; U1-4K近邻与交叉验证
' }+ F7 g, e$ o5 u& x1-5得分函数
) F" B3 S- \* e$ j4 ^2 }: q1-6损失函数$ s5 ?) R3 O) U0 H/ I* [
1-7softmax分类器! F* n. y' l' a% B% z/ K# [% ^3 n
1-8课后讨论与答疑1 J# H y4 v4 x0 I& f
2-1梯度下降原理-; S( M5 }* v3 @
2-2学习率的作用-
2 H& x- q: s4 i) L8 f' d2-3反向传播-/ _# p* [# ?% q, r1 b @
2-4神经网络基础架构-! n, J8 Y6 _ }3 e- w" D
2-5神经网络实例演示-
6 U# F/ b! J! g0 d5 P4 f2-6正则化与激活函数
8 d1 E3 E+ Q4 s2-7drop-out+ o! D/ j2 Z' ]3 I7 C' G. \. q
2-8课后讨论4 \! g$ S& j! ?3 m) U; V
3-1tensorflow安装
4 H! n. x" o+ P5 @" h3-2tensorflow基本套路, U9 e, ]7 M6 J: C7 q" H4 ^
3-3tensorflow常用操作: S3 G! C6 N$ e" g, O' P
3-4tensorflow实现线性回归, G: r3 s/ H9 b
3-5tensorflow实现手写字体* f" t" N3 |( w4 {
3-6参数初始化3 `9 m) s( U% ]! _% K2 r$ G
3-7迭代完成训练3 `/ R9 }7 S3 v
3-8课后讨论
# w" k' O0 T6 ^) M) _+ W4-1卷积体征提取. M0 t# C' m. H+ l( Q! J
4-2卷积计算流程
+ u% B+ x/ u* C' \( c/ m/ K! p4-3卷积层计算参数
6 s9 R2 _2 d& ]5 j) p: ~4-4池化层操作
2 \0 ]0 X# n! B* [3 k7 T: R+ o; o# j4-5卷积网络整体架构1 S* V% J2 i ? t
4-6经典网络架构* q. b9 r- @' ^
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
9 r# W/ L0 ~' S2 L: h5-2使用CNN训练mnist数
' _) n/ \, k X4 x' D _5-3卷积与池化操作
- Y+ \$ H8 Z9 U5-4定义卷积网络计算流程- f3 @7 X% J3 b3 x. ~8 B
5-5完成迭代训练- h2 }& a- @4 u" Y/ n: }& b
5-6验证码识别概述2 J$ B, b6 U- }0 s' J; b. S
5-7验证码识别流程7 z \& D) @; z @* A
6-1自然语言处理与深度学2 s1 w. ]6 S0 [9 k+ b1 z% U
6-2语言模型
5 y3 x- f; m" I$ S& c5 w/ K, L/ d5 k6-3神经网络模型
- R! K' `& @# F- ?+ h8 C8 c6-4CBOW模型2 }$ H7 B& g2 B. b
6-5参数更新0 M. |9 s- B: R- s
6-6负采样模型
`! m2 F9 w Y# B# {$ h1 m6-7案例：影评情感分类(数据
' I3 t7 t: e# }- f* Y7-1基于词袋模型训练分类器
# v0 i0 I/ J1 L0 y$ s7-2准备word2vec输入数据( _5 S8 ~# k) c8 ^5 L
7-3使用gensim构建word2
$ O6 }9 c8 ]' }$ `6 ?- q7-4tfidf原理; ~0 {- |4 G3 f% x" m
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- a& K( `+ t- k |) C) g% i7-6GAN网络结构定义
M. ~/ u% d7 a: E$ Q, Y7-7 Gan迭代生成8 @( R7 @; G# g- I: O! s0 w& @
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ E( q1 K0 P& y% ~
7-9DCGAN网络细节
8 \( Q8 l; A6 m/ B8-1 RNN网络架构
, P( n. A4 U0 f" T Y" D8-2LSTM网络架构
. {( y( i! B* K" q: Z2 V8-3案例：使用LSTM进行情7 y0 d/ g: O9 D1 i+ Q: `- X
8-4情感数据集处理
! K+ |, g/ r M5 W( E8-5基于word2vec的LSTM模型, E& W8 q( v: Z7 V
8-6趣味网络串讲（数据代
0 ]; c. u# M: |# G* d! R8-7课后讨论版
! k1 G4 O- ]' L7 U, w' h) g* g$ h4 M8 D& @5 ]3 F) A
5 |1 N" Y& m5 j1 \
〖下载地址〗+ v& Y7 ]9 L' k2 P) Y
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