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0 X. {$ K- b; [. ?〖课程介绍〗6 w' P" R) _8 ]3 E9 w' B
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; i4 \' Q6 ?: |7 A' I+ d
6 u: S/ ]$ X- n$ o6 j; d〖课程目录〗" z" H- s. w) F7 f" s8 c
1-1课程概述与环境配置$ ~( |0 }) M. c7 f0 `( p
1-2深度学习与人工智能概述
( N8 {( T$ E/ o2 Z. q1-3机器学习常规套路
2 M! W9 I! A1 Y. E2 |1-4K近邻与交叉验证! e# M8 F3 ]* N8 \( f# U" u' H+ _
1-5得分函数
3 V+ {) t: L: B* N: b1-6损失函数0 Y- [- O3 ^: @: `
1-7softmax分类器
; t8 a) Y1 \( m* q5 O; _& ]; j1-8课后讨论与答疑
G1 ^' s, f7 G0 {2-1梯度下降原理-
- s1 @; N# p6 B9 }6 e2-2学习率的作用-2 L W9 a) O+ x; W7 n$ ~+ X
2-3反向传播-
, p! e8 d* R( X8 I! }: V" `6 q2-4神经网络基础架构-1 U _, ^" }; [+ o
2-5神经网络实例演示-
( Y& d7 ]* j! D8 O7 \+ h2-6正则化与激活函数
. B+ x, k4 I/ H% D* I. ^; g2-7drop-out0 Q3 [ n. c9 P
2-8课后讨论
, C4 T! o4 {/ S3 g, B- _3-1tensorflow安装( J! a- E* E" U9 h' c0 Q
3-2tensorflow基本套路
& m7 s p; g, Z. G. H3-3tensorflow常用操作
! b; \" W; D9 R6 _# F! G$ U+ P0 q3-4tensorflow实现线性回归
) T! a- n# \0 m$ `$ \: ~3-5tensorflow实现手写字体
6 g3 \/ y2 C9 A3-6参数初始化
' M% Z7 R* g5 X& n$ U. E3-7迭代完成训练 v8 k* M) l7 b# R' V; w I- C; g
3-8课后讨论7 ^; E* w1 B2 |* d) E
4-1卷积体征提取2 S1 d% X# ?0 m) G& C
4-2卷积计算流程
1 T) J( I7 w& i3 c" x0 U. O4-3卷积层计算参数
8 o: R* P* v/ ]" S; i4-4池化层操作
# a. I- i) r+ L+ ^! ?3 b$ _4-5卷积网络整体架构
: G# \3 t% a( g4-6经典网络架构
& X7 L& H3 L; M8 n9 s5 C5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- j6 s4 r" [2 K; i* @& y
5-2使用CNN训练mnist数
s$ K8 v/ O T5-3卷积与池化操作: l) Y" {; l- }; W" ]; H) U. F
5-4定义卷积网络计算流程# ^% n4 `0 V" o5 x
5-5完成迭代训练
( E5 B+ J, s( a5-6验证码识别概述& L# X$ P5 @4 B
5-7验证码识别流程
) @6 {: `: L6 L9 i3 R6 F6-1自然语言处理与深度学
4 C) Z% Q, v; O- c4 n* w6-2语言模型6 i0 x* Z: M2 ~/ x! K
6-3神经网络模型( V4 `0 ?; [, M
6-4CBOW模型
; Z7 u" g4 t6 E6-5参数更新
+ w7 R s5 u# P7 h' h6-6负采样模型
* l, F# i! H2 I6-7案例：影评情感分类(数据, w6 b! t5 C4 c) z$ W2 b- d
7-1基于词袋模型训练分类器" \* x$ f+ v/ F- B, H
7-2准备word2vec输入数据
( _8 d2 ^, W8 l: }7-3使用gensim构建word2
- ~& a% X' Z2 _4 P3 U7 c9 P7-4tfidf原理
9 A" z9 g8 O3 D& e7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). N ?5 B& L' Y# d- y- l
7-6GAN网络结构定义- G- H8 o- E# f
7-7 Gan迭代生成
+ P4 k$ z! y1 \0 p- S7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 |6 X, m1 k- O# Y
7-9DCGAN网络细节
- U: L* U% B% e' n8-1 RNN网络架构' n6 g5 b4 C& D
8-2LSTM网络架构
) S1 I! s( R9 N0 X# i8 b J7 P8-3案例：使用LSTM进行情7 Z+ M0 N3 x) u$ C% ]" T
8-4情感数据集处理 {% s1 d9 k" m* b2 h+ q w7 }
8-5基于word2vec的LSTM模型
! Y3 D7 ? @! e" U; p8-6趣味网络串讲（数据代' h0 q$ o# q' [2 W2 n- N8 @
8-7课后讨论版
& _: _1 O4 @; U8 J6 l
; P) p/ q( B( w& d
) ^4 y* ]9 Q$ a: P# d5 S0 l〖下载地址〗
$ H9 }& i) \. g: v/ v5 |! P" J# [7 ]# ^% w2 a" k. H& k- m$ h
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