6 \: f; M: ]% Q2 A) t1 @* ]5 q
& q7 l' I+ N. r5 ~; D〖课程介绍〗5 M) j- P% g7 C% x: o1 ^+ t) D
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 T( `* Z' s% S$ D1 z) |
' ]9 U6 b; u0 |' ]! X0 p〖课程目录〗
5 u# e! u* [8 Y' r; Q7 `9 c/ J1-1课程概述与环境配置) O8 h' T" c* a
1-2深度学习与人工智能概述7 f4 x. z6 l; [. s4 Q
1-3机器学习常规套路6 |5 B+ S: _& a# F
1-4K近邻与交叉验证6 p; J" u0 c P9 J5 x# {
1-5得分函数& l2 V$ P. @+ _( e9 [
1-6损失函数$ L9 l& s2 Q6 |$ E
1-7softmax分类器5 N( x8 h' m3 Z9 [( ]2 x' |0 T! l
1-8课后讨论与答疑' r# J9 U( X3 E/ M
2-1梯度下降原理-, e4 v) y7 }. o
2-2学习率的作用-
4 M$ v+ l- {0 s( m, q, t2-3反向传播-
+ B& I: l% @! g$ G0 X1 C& W2-4神经网络基础架构-! s8 B4 t4 O4 A3 T
2-5神经网络实例演示-
! t5 f! I3 h' A3 g2-6正则化与激活函数
, q# e: r6 h( h: m& |3 p2-7drop-out# e8 N7 j* p, H1 I
2-8课后讨论% a$ v7 H! k: W" S3 j. A1 x' d9 i, j
3-1tensorflow安装
) P# t& F/ P) d" G3-2tensorflow基本套路3 u3 P; O5 v# u
3-3tensorflow常用操作, i5 _* {7 u( _' F$ c, y8 K) v: R6 u
3-4tensorflow实现线性回归 j8 b- B' Z, U* H
3-5tensorflow实现手写字体3 v4 C {$ e I: n
3-6参数初始化
1 }4 u0 e( }( w3-7迭代完成训练; O; @1 Q/ S8 Z4 n0 l
3-8课后讨论
, u( [) R5 H: X' O( w4-1卷积体征提取
0 b3 K: p/ g; F0 \$ u% u) ^2 n4-2卷积计算流程6 ]: a. R- m7 A v5 _' i
4-3卷积层计算参数
5 O* G h0 H! ?) P4-4池化层操作
: q6 |0 \3 K& u8 E2 z4-5卷积网络整体架构! h" v/ a7 u% Q! a" e
4-6经典网络架构* u8 v# f) }0 {0 r/ ^
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 X$ x" j. t2 {2 G4 @& B5-2使用CNN训练mnist数; Z7 y. N- U8 X6 \8 q
5-3卷积与池化操作
$ J3 Z+ d; o m- P6 U+ K5-4定义卷积网络计算流程
" Z9 ~" f: U5 R5-5完成迭代训练
8 J3 W2 b l6 E W2 \5-6验证码识别概述
8 V1 g3 h7 i+ ]' u. Z5-7验证码识别流程
9 z! L2 J& e( n% ?' s6-1自然语言处理与深度学7 B6 y2 h D( o
6-2语言模型6 ?( e* d0 g* ^5 U
6-3神经网络模型
: i) i4 ~" e8 W6 B) D9 c6-4CBOW模型$ c9 K7 }! ]: S8 c
6-5参数更新
; J( X% m% K# O1 L5 l6-6负采样模型
0 v/ n% l0 K" W7 }6-7案例：影评情感分类(数据8 B+ {: h. o6 H. q. e% K* m
7-1基于词袋模型训练分类器
2 O: h; I- F9 u+ E' y# _6 X( l7-2准备word2vec输入数据9 q [3 t4 B1 {+ `* @% E2 e
7-3使用gensim构建word29 v: s6 \( w+ Q# F+ ~8 E
7-4tfidf原理
0 J2 M, ^* H0 j# Q7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ N2 X4 X1 b6 E* O I7-6GAN网络结构定义3 ^( |5 Y o" e! {$ u
7-7 Gan迭代生成
6 i1 x# B( a9 f7 ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 {% ^4 H4 ~+ E6 ?9 h6 I& y
7-9DCGAN网络细节2 R( S: s `* ^7 [6 Q6 B
8-1 RNN网络架构
* x w, A3 f2 }, [8-2LSTM网络架构
1 o. e7 L" W5 Y* r# ~8 W3 C8-3案例：使用LSTM进行情" }1 F+ {% _. |# @( _
8-4情感数据集处理
- M9 I1 i& L1 R8-5基于word2vec的LSTM模型5 H$ c1 w% A8 m6 \: M2 P/ O2 l# c
8-6趣味网络串讲（数据代
( y2 e" I5 P4 M8-7课后讨论版9 K( T7 R5 L* H( }
- p% f# h! V5 m" b" C8 G3 g/ r2 }1 Q; N
〖下载地址〗/ L) d+ F. }- O8 R' W
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