5 Z7 T3 v0 o; J0 h/ U# x* S9 ]; E' [7 k; B( I) C3 G; I# o
〖课程介绍〗
! Z7 z( h+ b- d# y此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! T3 G0 F+ R, M- x, l) x6 s
) O& g3 u# m8 N5 P7 P0 E〖课程目录〗
e; R, W* B. X6 \& b8 P1-1课程概述与环境配置
2 V$ n) z5 A& N1-2深度学习与人工智能概述
( s: q: q" t. T! p1-3机器学习常规套路
* A3 G7 w! z" _: m, ~* m1-4K近邻与交叉验证* x# \( T; g7 [. H! ^ S* M9 s
1-5得分函数
; n5 p! k" o4 Z$ q @% F1-6损失函数
" l4 Q. [, ^6 C3 m( L1-7softmax分类器
- h: G, T u- A$ M* h2 n4 D" f% r1-8课后讨论与答疑2 \( ^5 H9 \2 ]' ]' ]0 S
2-1梯度下降原理-0 i! s$ z. C- h- U8 w# u
2-2学习率的作用-
* ?8 h; u- ?$ ]9 A( H" J. u, V+ v2-3反向传播-
: f+ H" ]+ ?+ [0 \4 D3 i9 [( r2-4神经网络基础架构-
' E2 r0 n$ b9 \. i( _2-5神经网络实例演示-
5 n+ W, j, Z+ L N) X2-6正则化与激活函数
+ s% P5 G% L: L( z2-7drop-out
1 ?/ b4 h4 l& ]) J. Q2-8课后讨论) r H& g Y8 k; S
3-1tensorflow安装9 v' c* M7 @: j6 p
3-2tensorflow基本套路
2 t1 K+ g# L$ J" I3-3tensorflow常用操作
9 i9 [" q0 d7 k+ |/ C- g, l. Z: p p$ `: X3-4tensorflow实现线性回归
% v& a2 {0 I9 b9 P& t0 X/ m3-5tensorflow实现手写字体" U8 N: \# u9 a7 F
3-6参数初始化
4 [7 [; f( ~* E- ]& Q3-7迭代完成训练
1 g$ c; `1 K' O# q3-8课后讨论- h A# [9 Y- P! L
4-1卷积体征提取4 Y: L) F3 w' g; _
4-2卷积计算流程; |: ~" u6 R5 Y) P. Y; @
4-3卷积层计算参数
4 t8 j( \; e2 p4-4池化层操作- F. ?9 Q2 z) C* l
4-5卷积网络整体架构4 m1 w+ C( g6 B6 k6 q
4-6经典网络架构- r, `% X$ k7 V* o% d1 a+ `2 O' ?
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）# v/ E7 v1 @0 O! [
5-2使用CNN训练mnist数 {& @3 J( g B3 n
5-3卷积与池化操作 C' K ~4 E, U0 e/ N0 m- ^/ k9 E
5-4定义卷积网络计算流程% O! z+ ~: H2 \% H9 l# I: |, D
5-5完成迭代训练
9 F- l/ F8 w: V/ o2 e$ b5-6验证码识别概述9 T6 `" f2 R- w# R7 d
5-7验证码识别流程
5 q0 r/ v9 S( e0 x+ A7 S! q6-1自然语言处理与深度学5 i5 O; R# {# N1 e1 z
6-2语言模型7 g$ M1 |$ h, D# b6 N% J
6-3神经网络模型
2 e! P! y( u8 t5 ?( N; C" ]6-4CBOW模型
; m% s) b1 W: B b9 p6-5参数更新
$ q' @0 @+ y% \7 ^8 h1 M6 o6-6负采样模型, \7 F5 s) c3 U+ _' v
6-7案例：影评情感分类(数据% d9 k- V8 \6 z2 \
7-1基于词袋模型训练分类器
4 Z8 X+ ?! B% j7-2准备word2vec输入数据
' N' @8 T3 }4 r$ r7-3使用gensim构建word2
% S% v3 B( Q4 I% H3 R6 w7-4tfidf原理/ H8 Y* t! i! g1 g$ C2 X2 o
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) ~5 _+ A! z- l- Q
7-6GAN网络结构定义6 ^9 R+ S; |+ |7 D
7-7 Gan迭代生成
' L/ O8 W% T0 o9 N2 K7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& l \- _6 G4 @ X: x7-9DCGAN网络细节
h4 |: d5 d0 `5 o1 E( k& [8-1 RNN网络架构$ E4 r6 S' `1 |! _3 l
8-2LSTM网络架构
2 ^# T/ Q* X- F& s6 n9 F; W8-3案例：使用LSTM进行情
( A. Y' w, T6 x8-4情感数据集处理
; _+ H- t: I2 q8-5基于word2vec的LSTM模型! o, Y0 U- D( _) p) R: D
8-6趣味网络串讲（数据代7 s0 q" B% B5 O- V+ [2 K
8-7课后讨论版: w+ f0 D# S- k1 k3 a: q6 B7 N+ Q5 ]
% U3 v( x% F2 O4 i
[& d5 q ^5 N( v; j〖下载地址〗
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