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- o1 \- V; l. r p+ G! v
〖课程介绍〗
. |2 N4 y1 w) @( n4 D/ J' H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, B& \3 F# r& l2 o0 j) d# [
/ D u9 g: l6 k: l2 Q1 y3 x; i( C
〖课程目录〗; b- A/ x8 a# s0 k/ X& @7 A
1-1课程概述与环境配置
9 T3 v$ J+ w1 G6 i' a) F2 ~- _1 F! ?9 a1-2深度学习与人工智能概述
u3 n9 O; T2 ?6 }+ r" A1-3机器学习常规套路
. T) _6 z; y6 Q0 ]4 i4 A1-4K近邻与交叉验证/ L& T1 |2 p% m X
1-5得分函数: J" h* _9 r( b
1-6损失函数9 f9 c8 }8 o' Q T+ T
1-7softmax分类器* H, B1 ~% O6 n8 H9 m
1-8课后讨论与答疑
1 x4 I8 M s! `2-1梯度下降原理-
% ?3 v: D" X; D4 S! K& Z8 `2-2学习率的作用-2 c" S$ ^% O$ l7 t: k5 \
2-3反向传播-
9 q9 ]5 @& _. f2-4神经网络基础架构-8 X. \$ l, O4 Z% v. d
2-5神经网络实例演示-) K$ y4 T6 U3 t3 M
2-6正则化与激活函数
. a/ t/ o8 B y' m; K: O2-7drop-out4 V* a* c$ z9 [, R
2-8课后讨论
9 n0 z4 e! u& u& y3-1tensorflow安装
0 S! I7 k2 Z# u6 k, Z7 G8 E: Q4 }3-2tensorflow基本套路
6 l! _$ Y% l4 Q/ h3-3tensorflow常用操作
- S0 H1 r& y/ j! i) U3-4tensorflow实现线性回归
! V/ F, @2 c6 |) S3-5tensorflow实现手写字体
6 Z/ l: p9 p ?; O& n0 \$ V; l3-6参数初始化1 l1 ^2 {( g3 L1 a% u- J
3-7迭代完成训练
1 k: C8 E; u7 s" U; C# n/ c3-8课后讨论
( z$ n/ \7 s7 d4-1卷积体征提取
6 n- S7 d+ A8 K3 F6 O! ]4-2卷积计算流程
I( l" c: y [4-3卷积层计算参数* M" G& z- D& K3 \2 |
4-4池化层操作, m+ _$ A1 p& f
4-5卷积网络整体架构# G+ @5 v, l1 h0 v' s+ L# K
4-6经典网络架构
+ P; ^. v0 d3 x( ~# I) m5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）# X* B) I0 ?) Z7 V
5-2使用CNN训练mnist数
6 r1 Y8 d7 I$ ?$ h; I7 o5-3卷积与池化操作1 Z8 V& [9 X+ x8 }: L% }
5-4定义卷积网络计算流程
5 k* w" L: m* B" R5-5完成迭代训练
4 u2 [% {0 R! |8 }5-6验证码识别概述
+ f& U& f# D( j2 y% }, C; ]# i5-7验证码识别流程 Q& ^, P3 o4 J. @# n0 i+ b a
6-1自然语言处理与深度学
3 E- D$ j( G7 i2 i8 g6-2语言模型
1 n) [# b3 @- w( z6-3神经网络模型
7 {5 b3 r$ k9 Q" s6-4CBOW模型3 v) `1 K- Z( y, {
6-5参数更新$ L4 a& Q7 Z( a
6-6负采样模型
3 e* b# y6 l* H0 Z6-7案例：影评情感分类(数据# z' t8 b' J% ~8 V: ?( {0 `
7-1基于词袋模型训练分类器4 t# W/ F- A) Q1 a/ d! F) E
7-2准备word2vec输入数据1 \0 }2 A: p9 G- E
7-3使用gensim构建word2* d. G' A T! d6 U m
7-4tfidf原理
8 `9 l2 i: {0 y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): u/ h% g; @5 a3 k
7-6GAN网络结构定义+ }( [& A4 ?$ ]8 V" [8 \5 k, l6 c: Y1 a
7-7 Gan迭代生成: x$ @ G8 m* `3 t- k% P! G
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） X( v$ X% z9 c8 C) w
7-9DCGAN网络细节
( W; m9 Q, N% y9 @. q8-1 RNN网络架构) u: Q k, Y9 G, j: Y
8-2LSTM网络架构
* [) b; z6 |! |, N8-3案例：使用LSTM进行情& p5 B, |( E6 W; u4 Z H! ~
8-4情感数据集处理
1 W5 F4 g+ W# d+ z' X8-5基于word2vec的LSTM模型
) e3 g! k$ M, u. e& V3 Y8-6趣味网络串讲（数据代
6 p, l; z! r; w8-7课后讨论版
( x% j- @5 W) d; u6 t" S' j! x
0 O5 B; ]$ |' @. T; u' b/ J4 S+ q, v! ^. F
〖下载地址〗
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