7 i4 o, K: Q; J; B! ?
7 ?6 X/ _- |/ q9 ], r; |1 m/ S〖课程介绍〗2 M6 J4 V! Y! k B& [. y* k9 G' P* J
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 d5 h3 v' m1 _# r
. m& N5 j6 z& |1 g9 ]
〖课程目录〗) ?" Y# v; D; Y1 B8 ]9 U- h
1-1课程概述与环境配置
$ n3 p! ~1 M$ F: T5 H. D: m1-2深度学习与人工智能概述. G. Y7 d! l1 }; @
1-3机器学习常规套路; g% [) C! v( M7 U8 O) [6 c6 M4 @
1-4K近邻与交叉验证
$ y" k8 \ Q9 |% r2 U4 o1-5得分函数# D/ a% i+ |" k1 Q, X, ?& {6 D. u
1-6损失函数% i) L: L' `9 k8 a" h
1-7softmax分类器
1 A: o# ]) ~0 D% d8 K8 o4 n/ F1-8课后讨论与答疑, V! u/ y, l8 u2 k" D. D3 ^4 D
2-1梯度下降原理-7 R( z* H% |* O2 E5 g
2-2学习率的作用-
, _4 B @8 y/ t. a; H2-3反向传播-
0 M$ i) h, B8 ^( j! D2-4神经网络基础架构-3 R( E# ~1 A( F7 r C
2-5神经网络实例演示-
6 i9 a5 d* a8 V- D. h2-6正则化与激活函数
% q r/ B- M Z2-7drop-out
/ J! i0 u: J$ r# P: f8 S u) n2-8课后讨论: R+ Y8 J) Q$ k' s* E
3-1tensorflow安装. Q3 B. P, w# t0 r5 L6 d) V9 q
3-2tensorflow基本套路5 R* j/ T' V9 e8 y2 Z7 I2 ^, t: Y6 }
3-3tensorflow常用操作
1 _! P$ k' }4 R- |3-4tensorflow实现线性回归* N' K. G% q# z& ^0 L- c5 m
3-5tensorflow实现手写字体& Y9 ]$ ]. H$ C
3-6参数初始化' o# f* k: {; P; s: p' G
3-7迭代完成训练
8 k+ T& n! g2 N8 _$ j2 {7 b3-8课后讨论: s3 X, B5 u1 a9 u
4-1卷积体征提取
O1 j9 L. V/ S9 I& Z4-2卷积计算流程1 m, H8 X" ]/ \+ L$ T: k
4-3卷积层计算参数+ \9 ~) i `( C# `1 D' F# q
4-4池化层操作
% x. Y i: b3 B4-5卷积网络整体架构
0 [0 L1 A: A" y+ b6 }4-6经典网络架构
" L* S! `$ \2 C; o2 P8 \5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 a7 I( c( k) |" ]* e5-2使用CNN训练mnist数
6 Z3 T4 F& o. ~! G3 V5-3卷积与池化操作7 ^; }; |+ R3 V
5-4定义卷积网络计算流程# F' H8 R! }: A. `. y# p
5-5完成迭代训练
( w; d. W0 g( a! W" t2 ]# U5-6验证码识别概述
/ e- L5 {7 [+ N a( w8 {5-7验证码识别流程% }. d; s% o8 L# u. }
6-1自然语言处理与深度学
9 Y8 N( `# _! B- B' K6-2语言模型
8 B' t) ^% ~- V# O# h6-3神经网络模型
$ m: |1 B3 N; Q0 |7 S; ~6-4CBOW模型
. Z% a; E1 p7 M; A) f' `0 b6-5参数更新
' Y& m& g3 X, v) V$ w# @6-6负采样模型- x2 m+ @7 \* f0 C
6-7案例：影评情感分类(数据
2 i/ Q, Y; i- }6 c3 ?! P7-1基于词袋模型训练分类器7 m. ^8 D4 @3 j) M% Z3 Q: o$ I% a9 F
7-2准备word2vec输入数据) Z3 O" X1 `2 m1 N/ z
7-3使用gensim构建word28 X5 l+ a, x9 t) m# |8 I
7-4tfidf原理
\( |8 |+ U% a+ W& X- ]5 `( P7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' l3 q c& L( e$ m$ }7 _0 m& z7-6GAN网络结构定义
" v ~5 P4 u8 ]" l& J1 m8 [7-7 Gan迭代生成4 V# i9 Q& J; N) n8 |
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" Z& P" a) _& n7-9DCGAN网络细节
1 R( v* e1 S4 i8-1 RNN网络架构. ?0 v# u; Z- a
8-2LSTM网络架构, T' f2 y+ W0 j
8-3案例：使用LSTM进行情9 k; p% J, n8 G0 i' f
8-4情感数据集处理: W0 y) @8 j3 n: c' e6 V! q
8-5基于word2vec的LSTM模型5 U& H' v$ N( O; a X# a) ]
8-6趣味网络串讲（数据代$ B, L( E, v" O6 A8 w( J5 m! p
8-7课后讨论版( @6 L# t3 n) F) g) g
& a! q* [, E4 G' o( X
( R3 `5 D% Z& ]〖下载地址〗; [8 H' P; z; p8 _& M, E" b
) B+ I) O, E3 W9 y7 T
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