+ a7 ]5 k B3 l* s. S4 v7 r" ^) J5 c. i! ^' S" U: @4 Y
〖课程介绍〗
' K) P$ x- ^. f+ C* g4 r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, m5 W, k" J' e5 m) R
: O \9 {7 y1 i
〖课程目录〗
( q4 i6 @9 l* `8 Y3 B: A" g9 ^1-1课程概述与环境配置
: ]& h& U8 i+ Q6 X1-2深度学习与人工智能概述; h) o/ I+ M$ ~4 w0 R5 L8 j0 E
1-3机器学习常规套路
5 P, [% Y4 z5 U2 o5 a1-4K近邻与交叉验证
B* Q8 u. h M& Y% s# M1-5得分函数
- p& @ V5 p$ B/ V7 W1-6损失函数
& r+ ]: o5 k# O1-7softmax分类器+ M! n$ _" q, L6 @
1-8课后讨论与答疑5 J: J& H: s- Z8 d1 x. D. P% i l
2-1梯度下降原理-% S) i8 g" E( D6 M2 S/ B9 a& i- C. P
2-2学习率的作用-, S7 B& m t t, J8 J* t
2-3反向传播-
( d4 L) h/ {' R+ V) P1 A* [3 F2-4神经网络基础架构-
4 s, ?& a- V/ C$ b2-5神经网络实例演示-) x2 b1 V$ L8 ^4 W2 Y
2-6正则化与激活函数6 D: l1 X# @* i# g
2-7drop-out. P4 r' r% N! E; I9 i3 e' ]) n! @3 T
2-8课后讨论
0 J' \: F- W) z8 e3-1tensorflow安装5 `% T6 M; q/ a6 [5 P
3-2tensorflow基本套路$ A7 R' `* l2 a9 v6 {
3-3tensorflow常用操作. o+ m& x5 J. g6 N
3-4tensorflow实现线性回归
6 @( M6 r+ p9 ~- L* w: ^% L3-5tensorflow实现手写字体
! F# M- ~; ]* u$ I7 m4 _9 Y6 ]7 Z3-6参数初始化
, z; c+ a( f/ Y& Z- [3-7迭代完成训练1 M5 I% ^ }- x& s+ N! J' Z
3-8课后讨论
; _8 \3 G' \' _" i$ g* b4-1卷积体征提取
$ J0 B8 Y! x2 t9 [3 Z! |% P! p4-2卷积计算流程
$ B* f) U6 M( _4-3卷积层计算参数
# U3 M* i6 j/ k) j4-4池化层操作! h, M7 c1 S C' D& f
4-5卷积网络整体架构
% a0 ]3 _3 f4 ` p4 [9 C( J4-6经典网络架构- D0 H# e6 Y c3 [" s6 b
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! B# j7 W, W" `' R+ C* {5-2使用CNN训练mnist数 x; o0 {. p) u+ P. w+ Q" i( V
5-3卷积与池化操作/ {, r9 {$ N: g; W, v) O
5-4定义卷积网络计算流程8 y) l+ h* z8 c) D! h( T4 ~
5-5完成迭代训练' W* `1 Z+ X6 U: A) S# |
5-6验证码识别概述8 l, n L- T, t* {! t7 S0 {
5-7验证码识别流程
+ @, w$ N, \9 \* t9 \) h$ b! ^6-1自然语言处理与深度学
% o6 K$ |4 `6 X6-2语言模型 o+ M" L1 g' N5 b+ D3 t
6-3神经网络模型
! a: e. s( G& u0 e; K; K9 v( X6-4CBOW模型
% Z7 R" D, b+ ], l0 b6-5参数更新 N7 @/ c1 X2 ~. W
6-6负采样模型
+ b2 G( |7 ~; O+ {& Q6-7案例：影评情感分类(数据
- L$ `/ i( i9 I" T. f c9 {7-1基于词袋模型训练分类器4 H: ~$ N" T M+ k
7-2准备word2vec输入数据
7 s, ]8 {; J3 Y. _5 M7-3使用gensim构建word2
5 G" n- N+ }+ [9 R' m+ e4 l7-4tfidf原理: h3 a- E* g4 q# M( H+ h
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 Y9 O7 t R. O. }# {* Z
7-6GAN网络结构定义- x$ R `: _* L: ~
7-7 Gan迭代生成
7 S1 X. g+ _& u# m, W% d7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 }9 n" n3 N. m4 M* x
7-9DCGAN网络细节, U3 p1 |) N' ^8 S8 o
8-1 RNN网络架构7 Q$ u! w( t) Y; Q
8-2LSTM网络架构6 p& b U; y$ a8 S' [% I
8-3案例：使用LSTM进行情
1 A8 R2 ^3 @6 |! P1 d8-4情感数据集处理# a) F/ W9 Y% Z4 d4 A! D* o
8-5基于word2vec的LSTM模型
! d9 [" ?5 \$ _8-6趣味网络串讲（数据代
/ l* m0 ^# t% R% p+ M4 ?; T8-7课后讨论版0 t9 S U- ]; u) ~' r' w) m+ v7 E
; d+ `6 W4 E' |7 ?
. ?$ P. c2 n9 b& }5 l( k〖下载地址〗 a0 m2 u3 `7 R4 K
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