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" x- W( n/ {7 T1 C8 Q
〖课程介绍〗
% I# \4 ^5 Y# z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; z9 W" x7 X: V
4 Q+ {+ A* H% p6 }
〖课程目录〗
7 G( o; \' V D* v) u; R; `1 R1-1课程概述与环境配置- t6 c) v1 {. e6 a
1-2深度学习与人工智能概述9 F5 g+ E! B* |1 P9 _% Q
1-3机器学习常规套路* x* G6 ?* C6 D9 }" f( g- d
1-4K近邻与交叉验证& q r8 E3 ^0 k. I* ?
1-5得分函数
' r- S5 `- B1 `) V1-6损失函数0 e( [) c, u3 Q7 [. c$ H! U/ G9 j! D5 C
1-7softmax分类器
- ~* j4 |7 H5 `5 q4 Z1-8课后讨论与答疑1 Y2 O3 Z9 C* x
2-1梯度下降原理-8 g3 s8 d* Y/ H% I2 r5 p3 D
2-2学习率的作用-5 J# c: I( p1 B0 U: e6 {
2-3反向传播-
5 l5 V$ O& d) x+ S) S+ L+ ^0 U- e: T2-4神经网络基础架构-
4 J! k" p+ [4 z8 s* h9 J& y2-5神经网络实例演示-1 f7 ^+ Q+ G6 k+ Y7 b: C' Q) t
2-6正则化与激活函数
7 r4 j/ m$ W8 Z4 Y6 @2-7drop-out& s6 m( L6 c; M1 q7 E/ P
2-8课后讨论5 C3 Y/ I, t3 W* q8 f
3-1tensorflow安装
: b; ]. m) L' W, m& A3-2tensorflow基本套路- X# _" P! N3 x8 z# t5 k# k$ }
3-3tensorflow常用操作
d: q) w( ]+ R! A* U3-4tensorflow实现线性回归! ?; Z: w# g) H+ [! U
3-5tensorflow实现手写字体; m. \7 ?6 Q7 g8 V! y# Q- p, N
3-6参数初始化8 H; ]% U8 p) t3 Y" c
3-7迭代完成训练
2 X; O# [3 ^$ ?6 C. Z- d4 i, T3-8课后讨论+ U6 s9 I# p& P+ H1 s" m
4-1卷积体征提取
4 N; E( Z( \# ]8 Y& R; N- ^( s4-2卷积计算流程1 H& ~# ~9 u4 @
4-3卷积层计算参数 J, h# u* q5 ?
4-4池化层操作2 |) E: i$ E i6 k
4-5卷积网络整体架构
2 v# {% J4 @1 V4-6经典网络架构- I2 q% d9 N, l6 A5 o" P/ \; j) @
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 i' E( Y' p- E0 o3 ]1 r0 ?% F2 a5-2使用CNN训练mnist数5 i; j$ I& o2 k2 F1 R
5-3卷积与池化操作
2 I8 G ^0 E ~! e- Q( N$ o5-4定义卷积网络计算流程
0 v" X1 V0 P# k5-5完成迭代训练
6 I D$ F/ n# W, s7 I% T5-6验证码识别概述
; T: C% B" r" x$ v5-7验证码识别流程 c0 h( E, ?$ V
6-1自然语言处理与深度学0 K: w: O. T" B
6-2语言模型
9 a! i& U$ V% b. N9 w; O7 J6 Z6-3神经网络模型: W" C% {! @2 [7 h1 g, l
6-4CBOW模型8 e! R, f/ G+ M' ^) \
6-5参数更新
: m! ~( E+ {- x5 n0 ~( X3 ]+ d6-6负采样模型
% r( F5 ^' c7 z0 s# \: V6-7案例：影评情感分类(数据
* }: S/ z( @0 I$ [- X& q, H" N# m7-1基于词袋模型训练分类器
# H$ S( C6 @7 b. y: Z( J8 Q7-2准备word2vec输入数据
6 m+ V9 u7 ?+ D( o) A% J0 v6 s( t/ X7-3使用gensim构建word2
; `; O9 ^+ G9 x( R( W) k8 Q7-4tfidf原理3 D m- b4 U; @4 w
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ F2 d7 z+ n3 ]. R9 L* F
7-6GAN网络结构定义5 _0 s8 x' W% e) I" l! |, K! q! v1 f
7-7 Gan迭代生成$ B/ c H( L, `9 Y- M) n, N% Z9 {
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, S S. Y: g- ~ i6 z7-9DCGAN网络细节
- { G8 a3 j9 _' x; h8-1 RNN网络架构, p5 T" l6 v: H# H
8-2LSTM网络架构- X5 R* ^' g! Q) H1 I+ S
8-3案例：使用LSTM进行情, ~; X2 l6 C2 \3 b: A5 c+ J3 M7 R
8-4情感数据集处理
1 @0 v- k6 N, d6 |+ j( s' G8 h' ]8-5基于word2vec的LSTM模型
: u4 ?7 I I6 v# }& h' G6 T8-6趣味网络串讲（数据代
& z% F2 x- X3 D% V+ V9 w G+ a( G8-7课后讨论版5 q2 d1 F* K1 q6 Z
V3 Y. z% x- H' f! Y
r8 c' N6 }, q3 n' ^〖下载地址〗+ V5 {, g/ b$ K# Z, j8 V, X& ^
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