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5 s( U) i8 w) v# N" w5 V〖课程介绍〗3 \6 f& ]5 W; J! Y- o9 `5 k/ A
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" {. i$ P2 S; O# q/ a% x* S$ p
0 V+ C- W; Y! n0 r& f
〖课程目录〗
( q3 b2 u! H6 q% P9 Y x1-1课程概述与环境配置3 d+ D' k/ ^8 i. v
1-2深度学习与人工智能概述( `% T& S, R+ L5 \* K5 i
1-3机器学习常规套路
' U3 j: ^' C8 r; ]& z& @1-4K近邻与交叉验证- E. |; q& B J3 y; j" c$ C
1-5得分函数: V% q/ k, ?9 f0 O
1-6损失函数# b3 Z& m( G" T0 _+ A) E& g
1-7softmax分类器- z$ U, \8 W8 g& u! g/ B
1-8课后讨论与答疑
3 y0 f* b9 A( K8 [* Z) v" f7 i3 K2-1梯度下降原理-
8 K" j4 b) z+ R: a7 q2-2学习率的作用-4 G3 G- v' H! o
2-3反向传播-
$ T, V' P3 {4 F- h2-4神经网络基础架构-
. j$ c0 m3 U$ C! H2-5神经网络实例演示-
# U" z) y: z8 U. \- g, o2-6正则化与激活函数( ]) \$ N7 a0 B% |( o
2-7drop-out
6 s% c, D( w! ], `# ]0 H2-8课后讨论: `; Z- P m# p5 ~: r" E
3-1tensorflow安装
5 ]3 O& w$ f! g% B3-2tensorflow基本套路' k n. P1 L, K# |
3-3tensorflow常用操作' M9 @9 p C4 o: C7 s
3-4tensorflow实现线性回归) s6 [; W- U0 v4 R
3-5tensorflow实现手写字体
5 H! m9 I" b* E$ A7 G& P3-6参数初始化
/ G! s1 q6 a$ a' d! {- J" B3-7迭代完成训练
6 B# W3 u! [) g7 P0 T s# [3-8课后讨论8 g) @# N$ Q7 _) S) V
4-1卷积体征提取: ?: J$ V8 m3 Y) a; L8 l
4-2卷积计算流程
. i! h# _7 b! M7 ?/ a" L4-3卷积层计算参数
' A; _1 i$ a0 |: R) Q# y+ y4-4池化层操作1 Y( q" b7 R k7 E0 T; d% h
4-5卷积网络整体架构
, d) G. @) A& l+ D4-6经典网络架构4 M' @9 b! {) y8 o4 a2 |6 P( K" G: O
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, @: o4 i! r( M. m' Z. p5-2使用CNN训练mnist数; v) E7 Y: \( U& ]4 R
5-3卷积与池化操作
! ]$ L: t% b% E# Y- ~% [5-4定义卷积网络计算流程
) u7 K$ ~4 c6 A) ~5-5完成迭代训练' W. _. R/ u5 @7 s' n1 g1 i/ ~
5-6验证码识别概述! L A& [4 L2 \. t5 Q
5-7验证码识别流程# t$ J: L! n* P8 e, b7 f
6-1自然语言处理与深度学
W2 T8 N; t# X: \/ q$ z) @6-2语言模型, f9 J6 X5 c, Q2 L
6-3神经网络模型
8 Y. V% ^0 j2 W" h: {3 ^0 l; O6-4CBOW模型
8 _+ K; x `/ f6-5参数更新
: V- W& P- |3 e6-6负采样模型
/ f* @. v7 ?( S/ W$ V6-7案例：影评情感分类(数据 F, g. ]! _* }
7-1基于词袋模型训练分类器! }) N1 D9 D' n' T7 O
7-2准备word2vec输入数据; N+ K; O+ p# z0 e8 ~
7-3使用gensim构建word2/ }& {2 O- X& F; {# c" I
7-4tfidf原理0 X+ K( S* `! P: p
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), I6 A5 Y6 T+ C* G+ [3 A, {( \! j* D
7-6GAN网络结构定义
# ]: x+ }3 \4 u. X% \5 {. B7-7 Gan迭代生成3 Z" G7 @& `( v: Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, \$ z$ U% |7 p$ h- y. d4 W
7-9DCGAN网络细节
2 h2 {2 J6 _: Z" v8-1 RNN网络架构 A* v" {. k5 T1 A( m0 {/ h( \. B
8-2LSTM网络架构
# n" l7 f/ K3 e! c$ T: ]8-3案例：使用LSTM进行情
5 H; I8 n8 c% \6 ?# T: f R {/ u) G7 a8-4情感数据集处理* j/ F! b# }2 C
8-5基于word2vec的LSTM模型6 E6 Z) N: F) J3 P& }3 _8 T
8-6趣味网络串讲（数据代
' _7 @& |0 c$ \8-7课后讨论版
' |8 I, E1 |8 I! }! z0 Q7 y. [3 Q% Z9 |: `0 T9 l% X. \6 [
( K! I' ^/ P3 }
〖下载地址〗5 L) {, A/ ^$ K+ s2 b$ e$ x/ w
K& l8 s) m0 ?
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