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; A% X; n9 c; U6 s; ~! S; N! ^) A
〖课程介绍〗5 g& Q* ^: m" O. j5 C
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) W& ^) `8 |& q1 X
2 n/ k0 x9 F* {9 `3 X3 T1 ~ t: a/ C〖课程目录〗# v( _9 D- k$ n+ R/ x, e. f! K
1-1课程概述与环境配置
; y$ g3 Z+ d$ i2 Z6 ^1-2深度学习与人工智能概述
8 N# W1 `3 j. T5 n+ @3 f8 ?1-3机器学习常规套路
' R3 x) W7 O% c' Z; C1 E4 z2 r# ~1-4K近邻与交叉验证8 p: R. A% l: d, y9 y% X
1-5得分函数9 B8 m3 I5 c8 e* E7 {
1-6损失函数
+ Y; ]9 v! g. _$ J1-7softmax分类器. C P. r8 Z% h' i/ P1 A# O
1-8课后讨论与答疑- o) e1 f. `2 f' Y# B
2-1梯度下降原理-
. ~0 d ~1 q' c* ]# x1 }2-2学习率的作用-
4 V3 S# {8 Z# f" q& r: M0 n K8 A) `2-3反向传播-9 Y; x8 o `2 C% ]% x" v; u
2-4神经网络基础架构-
( E) G5 w: ]/ j& C6 l* T* i2-5神经网络实例演示-1 X1 \( ?0 F0 N5 {
2-6正则化与激活函数: Q. S- `! u* E1 P: q
2-7drop-out
# v# {! P; F9 u5 X: I2-8课后讨论/ Q' P5 I* l" E7 y9 Z& L: b$ q* u
3-1tensorflow安装
2 X1 a7 ?9 P9 l, a3 F# Y' |9 T3-2tensorflow基本套路
- q' P( ~: Z& F3-3tensorflow常用操作
/ R# W3 h. D5 h1 o3-4tensorflow实现线性回归
1 Q4 C* \; `- r: z, W6 ~' ^, C" c2 }3-5tensorflow实现手写字体, h9 |( {1 j9 i/ |, i
3-6参数初始化2 s# `0 W& o' y8 v" Q
3-7迭代完成训练' e' r& g0 a7 a
3-8课后讨论
6 h. S1 T+ ]' N6 }: M- f2 F3 N4-1卷积体征提取1 P0 g5 W& ?$ l1 B. M& U
4-2卷积计算流程& P$ Z3 t8 E! H4 w6 u1 \$ G
4-3卷积层计算参数* J* s. u! O8 {: ]* x7 e. ^
4-4池化层操作
' M: L, r$ ], k4-5卷积网络整体架构
I0 d, N; g7 v; Y4-6经典网络架构( y" ]6 J5 v) t/ z( X
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
O! y* ]1 H3 F0 s5-2使用CNN训练mnist数
$ Z0 u( W* J o0 u9 L5-3卷积与池化操作6 O. S0 M0 l% J' g' T" T& d
5-4定义卷积网络计算流程
" v- x* B! G- p. `5 `5-5完成迭代训练
1 d' T1 I0 P5 |8 t7 n: d1 t" C5-6验证码识别概述2 w% i& U! Q S
5-7验证码识别流程
7 G- O. y5 `* j- F# ~+ [. n! [$ C6-1自然语言处理与深度学
; U7 O% a( K4 {% U( Z6-2语言模型& \0 X0 v0 e& P/ c
6-3神经网络模型
) z# T8 |' B& R# b+ y; k5 g$ z, a+ M. l" ~6-4CBOW模型
! Y) x& W& K+ c, n* @6-5参数更新; a: f8 |$ _/ A- m
6-6负采样模型' d. d& P( S2 y1 s
6-7案例：影评情感分类(数据9 N8 q% w. G6 K |0 b7 q
7-1基于词袋模型训练分类器$ K. g5 ?! |- X% F0 C$ R
7-2准备word2vec输入数据* l: R- ]7 w4 j6 S; \8 a; w$ G
7-3使用gensim构建word2& |" z* u, H; [+ c2 m. u
7-4tfidf原理 L- A2 E Z) w/ S# I6 Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)) K! P9 F. S# C" H+ f1 i
7-6GAN网络结构定义0 E% v% M& Q) U3 o; ?- X
7-7 Gan迭代生成
# J. F7 }3 T* N e0 R0 Q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) p9 Q1 ^- X# e3 z; S8 X
7-9DCGAN网络细节9 @3 J9 ?+ {% u8 P4 L e0 [
8-1 RNN网络架构$ z7 s0 ^1 \% H
8-2LSTM网络架构
. {: F* b% V. X6 Q5 W* m" S2 y+ ^: {8-3案例：使用LSTM进行情+ d! l N1 b0 }2 F, N ?
8-4情感数据集处理6 {9 H( N. A, z" L* \
8-5基于word2vec的LSTM模型0 k) q1 t! [- x" q5 |+ o# i1 U
8-6趣味网络串讲（数据代, s$ J4 G7 Z% E* k+ O- S1 c
8-7课后讨论版
6 ^6 S3 f* r" V/ s6 B( v
# b+ h# E; i j7 a7 Y3 L, d$ M2 B7 I' U* ?
〖下载地址〗* ~9 [1 A8 Q* F) p: w+ D
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