a0 m1 V. I7 ~9 P) R, c. u% F6 S+ O( k1 ~/ I1 t/ x
〖课程介绍〗
2 M) f1 l$ z8 P" |( I+ ?. W: F此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) \& h( c j% W' P
# p/ m* s/ f" e! l0 o+ y〖课程目录〗% r# k) Y" O* c% X) Z
1-1课程概述与环境配置
) D1 Q7 o7 y& x9 N1-2深度学习与人工智能概述! r/ x$ b6 b, r; c% i& H4 `
1-3机器学习常规套路1 Q6 A3 M" C* b+ I
1-4K近邻与交叉验证
% X+ Z9 l- i( v' c2 C1-5得分函数
! q2 C- X( \! A. `# E1-6损失函数( z3 M4 t( Z2 @" Y
1-7softmax分类器! e A0 i/ }- [) \' l
1-8课后讨论与答疑8 J! r* z9 p6 Z& r: I: I; H" L* E
2-1梯度下降原理-2 ?4 l( Z, l, `# Y5 g$ q
2-2学习率的作用-
D: o: q$ j, n5 V3 J2-3反向传播-
/ u$ _' n' j, H0 u3 `2-4神经网络基础架构-
& _" j( @2 Z- ?9 }2-5神经网络实例演示-
) M) E. L0 H. b2 G8 K2-6正则化与激活函数# r- b' k5 U- w8 U' H
2-7drop-out! T4 d: F5 v' q5 R0 i
2-8课后讨论. J( g% A+ i; q% G' z, C
3-1tensorflow安装
! }' Y3 N& g! P4 s8 k3-2tensorflow基本套路
, H2 g3 b8 M" F/ b! O0 T3-3tensorflow常用操作
8 D* a" Y' l5 g2 ~0 h3-4tensorflow实现线性回归
# A. X) m$ i$ D" s u3-5tensorflow实现手写字体+ W: r4 G; P2 {* U: x2 l/ d# k
3-6参数初始化! t6 t( m4 U7 B) }8 K0 E
3-7迭代完成训练
+ c- S- a3 t4 T2 U# h* J3-8课后讨论
* ^5 W* S2 f5 i1 i+ q& M2 B& N4-1卷积体征提取8 Z2 `9 u3 ?: ]4 C# i* k5 w
4-2卷积计算流程
) c6 Y& i+ z0 h4-3卷积层计算参数3 ~# C; h4 A3 U' k4 m
4-4池化层操作
* k8 L1 \# y- l4-5卷积网络整体架构# l* O( I! U: k9 X: v
4-6经典网络架构; d: }/ ~, X9 h2 e: c" ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( [( |$ `3 @1 E- _" `" s9 h7 x5 c5-2使用CNN训练mnist数
/ U' F4 M' D0 Q5-3卷积与池化操作% t# G& S; y ~! F% ]) S3 V
5-4定义卷积网络计算流程' ?% i; `5 V7 ^/ Q
5-5完成迭代训练( v6 A2 s7 e$ t# o; E
5-6验证码识别概述
; B. g6 \' s( A* n5-7验证码识别流程6 w' J6 O! t5 N7 J4 I$ i( X
6-1自然语言处理与深度学% L/ m# U- v- z
6-2语言模型2 K. F. O4 S, R( W3 t
6-3神经网络模型; f4 Q) X. [7 ~* v
6-4CBOW模型7 C) R/ `& L, B, O1 |7 {8 E9 `6 r
6-5参数更新! Y! h, U8 n' E; R
6-6负采样模型- O6 O, f/ n# Y! s$ g: m
6-7案例：影评情感分类(数据
( l1 e# I+ |& ^$ Q7-1基于词袋模型训练分类器& H7 ]# T5 C0 y. ^5 |
7-2准备word2vec输入数据8 [$ W/ v+ f1 b1 ^
7-3使用gensim构建word2
+ c( N- T" f/ I7-4tfidf原理
3 R2 D+ T% D' S. h: _: ^6 [- X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ ~6 H$ J3 _8 J Z/ n+ S" f7-6GAN网络结构定义
! ]. P3 a" e& O7 K7-7 Gan迭代生成# B3 W+ f8 ?9 i6 D- r R
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& f0 R2 t& \# F+ A% {, j- N7-9DCGAN网络细节
4 I. h+ f2 V& G# j1 I8-1 RNN网络架构
. p$ m7 o' \" m8-2LSTM网络架构
; ^$ \4 U; A3 I" d8-3案例：使用LSTM进行情7 A4 v' u- s5 _, _, f& W6 K' ~3 u
8-4情感数据集处理, p7 b! n' S4 s) y0 W v
8-5基于word2vec的LSTM模型
8 L7 C9 p; H8 _8-6趣味网络串讲（数据代* }5 t8 L7 i. [% H% G' r0 \
8-7课后讨论版) Q# R9 j% e8 Z7 V
" X0 r+ s5 T5 n* K$ h
3 R' u- u4 z+ q, v8 o〖下载地址〗
6 `( v3 {% q/ u. K) O7 A% |+ l: r7 x; A$ c2 I# A6 X e
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