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' g: S: Q4 N% l% |, J〖课程介绍〗0 N$ n" l' P9 Q& b+ N6 K
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 L6 F9 p8 M/ a
1 H- p* o% X, H5 m) w〖课程目录〗
# P% y `) k2 {2 A6 n ^1-1课程概述与环境配置+ Y1 W9 ~) ]; w6 p; v$ P- [
1-2深度学习与人工智能概述
' P' F: P; m8 S- U1-3机器学习常规套路
% `$ |( a# u& _/ K! v( E6 U1-4K近邻与交叉验证
3 o: N M. R8 }: o+ l/ @1 r1-5得分函数
8 F. Q" |! t/ E# B, H% I8 u1-6损失函数: e8 ~- h2 [3 ~- J
1-7softmax分类器
( I. N5 U# k& b' ?, d1-8课后讨论与答疑2 X# {) _( B5 A& S
2-1梯度下降原理-
2 l8 M& H! p. ]2-2学习率的作用-5 S2 ^. {2 U. G
2-3反向传播-) ?7 s# n- T H, q, `* L
2-4神经网络基础架构-
) F \8 l4 o# _$ q$ L3 e3 M2-5神经网络实例演示-
+ Y1 J6 U9 _7 l2-6正则化与激活函数
* P/ H$ R/ ]$ \; O; U: U2-7drop-out: d& z1 o3 ?1 F r( [/ N3 I
2-8课后讨论
. D. L3 ]/ ? N/ H q3-1tensorflow安装, Z9 s) Y8 g9 L0 K9 _6 k
3-2tensorflow基本套路
7 z- Z8 f8 Y2 \! v3-3tensorflow常用操作
) r) w% S% h2 k. B3-4tensorflow实现线性回归
c% d9 T. Z& ?# }3-5tensorflow实现手写字体
7 n1 r7 @" \& G T4 s5 C4 d( R3-6参数初始化' J7 ~9 U6 x4 n# K" g7 d
3-7迭代完成训练
5 S) k1 g# W& L- b2 ~" n' I0 R% d/ M3-8课后讨论" }' J* W) `4 h7 X- w
4-1卷积体征提取9 r J9 Y+ {$ s R7 d7 w& E
4-2卷积计算流程, V% f% ]" z/ x4 C2 z B% e+ D
4-3卷积层计算参数
' F! x( j: I9 j3 N4-4池化层操作
" N" T* ~' U. W) s: c4-5卷积网络整体架构
; \ w, v- [7 h8 l4 Z. ~$ k( T4 Z4-6经典网络架构
3 }9 `# n- R/ m) G# ^5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- t) U5 ~! u8 s- C0 Z# B
5-2使用CNN训练mnist数
, B# P. d9 ?0 t [7 j( h# _5-3卷积与池化操作
, }. S/ K! u, P3 G, ?+ A+ C& [5-4定义卷积网络计算流程
8 p' Y# t6 @/ L2 W5-5完成迭代训练# \/ i# l) k* ?9 [' w
5-6验证码识别概述
: @6 ~/ k+ m4 K: z% `2 f- N: l, ?" Y5-7验证码识别流程
3 D x% L# R( B6-1自然语言处理与深度学) r2 b' x; {( X' T7 g9 k2 d
6-2语言模型1 V1 E: R! ^+ e1 U9 q2 U
6-3神经网络模型0 o6 e3 f% a4 U4 q5 Q/ A$ H+ U5 `4 b
6-4CBOW模型2 m' ]8 D( z$ l" m6 P6 P3 j; A# u
6-5参数更新1 d ]: \' d6 N7 s% o* ]
6-6负采样模型7 z# ?6 ]* h) a1 B! u$ y' }! w
6-7案例：影评情感分类(数据; c# x* a9 R3 F1 X, i Q: O7 Z' M
7-1基于词袋模型训练分类器1 V; Q: P- z+ C4 K+ e0 V1 Q
7-2准备word2vec输入数据
" X8 [! X C( L" C* I3 [5 J7-3使用gensim构建word2
/ V7 J! L: b6 {' |7-4tfidf原理
+ q" u3 w- C Y/ B/ W7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' f. t L1 e' L* l
7-6GAN网络结构定义3 r: ~6 W% ~$ R! o8 {
7-7 Gan迭代生成
# d5 d5 m- \8 m8 R# {; \# h! X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- ?, a/ x, }/ d, T1 T7-9DCGAN网络细节& q, C: {. a7 n5 k
8-1 RNN网络架构8 |* L- A& w$ Y% F# U% O/ q
8-2LSTM网络架构
. ~ u& }$ n* c# i- R3 c, m$ C8-3案例：使用LSTM进行情) G( X& n4 v: V8 ]
8-4情感数据集处理
0 m9 S0 Z$ P5 L# S% I, p8-5基于word2vec的LSTM模型- W6 d, U8 _. h; x
8-6趣味网络串讲（数据代/ W5 z A- j6 L; ?7 {5 o2 z8 G( Z- X
8-7课后讨论版
' l; q1 ]& _: V# c$ z$ }$ Z
# }, v" S% C7 T) ~7 c: d
2 Q! x, B! N0 n: q$ I〖下载地址〗
: G$ b H8 S0 a. h3 |8 u8 M. g, q" N$ z1 I1 G' @) d" g! @) x/ j
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