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& o6 Z" z1 h4 k4 M
〖课程介绍〗1 _3 P7 Q4 z$ n( k4 S: ?7 Q- `' I
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% A6 I; y" e! V- }' Z# y
$ R7 j! Y1 y U8 l* B〖课程目录〗
( U; H7 {) I8 O y7 v# E* A1-1课程概述与环境配置' \, n( o. W/ c" D
1-2深度学习与人工智能概述/ e/ z" E( L1 \7 D
1-3机器学习常规套路, @2 Y0 Y; P/ i* D3 L1 N7 h$ r! c0 U
1-4K近邻与交叉验证$ x: l" ?! ?1 e6 U
1-5得分函数- W/ i1 J$ v! z1 s" m
1-6损失函数
+ F6 V9 E6 \8 P4 |) y' \2 \9 }7 c1-7softmax分类器
# E4 J/ l o3 w8 x% g2 m1-8课后讨论与答疑
Z# N6 [# {4 t: g0 W" L8 ]7 w) f2-1梯度下降原理-! I0 {% f1 A! n8 y4 p
2-2学习率的作用-
: v- `) z7 ~6 f2-3反向传播-( I2 H- Z' x+ e% _$ e5 x$ [- s
2-4神经网络基础架构-8 c3 _9 M. ]8 d
2-5神经网络实例演示-! L9 J+ ?+ E+ E5 w4 d" g* g
2-6正则化与激活函数
$ F& F8 g/ i! T/ M3 p8 `5 g2-7drop-out8 {1 n0 s2 |3 W/ M1 T
2-8课后讨论
# ]) F' b5 p l+ A" p3 }( U3-1tensorflow安装
- m' l: T4 H- }/ U3 N& o3-2tensorflow基本套路1 S! x" t/ \! g2 m( L
3-3tensorflow常用操作 a( l9 I# B/ t4 l/ E2 y: F5 B7 B7 F/ O. `
3-4tensorflow实现线性回归) U O0 Z7 Q! |+ e
3-5tensorflow实现手写字体
6 G5 z3 x) D: Q: l3 Q3-6参数初始化0 o! v, G* j; R$ e' ]
3-7迭代完成训练* Z' l4 G: _& w3 A& ~2 {2 L
3-8课后讨论
. G" A" U8 {$ b# V* F) i4-1卷积体征提取
1 D( I! N3 ?) M( v0 {) P$ P7 C4-2卷积计算流程
- s. Q% A1 h* t/ E0 k4-3卷积层计算参数
, _$ @ J) v( H6 F9 F4-4池化层操作
) f( E' s( A( @8 |( `4 u1 [ }4-5卷积网络整体架构
" n( x J' B5 F" @( v* _: H4-6经典网络架构
: b0 d: Q3 r0 u# h/ S( F5 \' T5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 \! N0 E* y6 _' e, A1 J: s5 O
5-2使用CNN训练mnist数
* K6 R# m) s% E+ t8 c2 {; a4 u S, Q$ J( M5-3卷积与池化操作
! K. q9 m3 o. }+ X0 m5 t2 Z5-4定义卷积网络计算流程
6 O; Q8 `2 h* Q% N6 H9 i9 h5-5完成迭代训练" D7 m% d' g; t. D# y# P
5-6验证码识别概述
7 u d0 g+ j. y1 L5-7验证码识别流程8 h# |7 ~! M* u. x' C
6-1自然语言处理与深度学3 `9 g0 ]- w7 q
6-2语言模型8 {; Y& O3 |1 _8 A: V
6-3神经网络模型
. X& V7 e) y9 L! U) L, I. y- V9 F6-4CBOW模型4 z1 r3 g% R2 n+ \
6-5参数更新
& T" S* y- f5 |3 {+ E6 u( L& h6-6负采样模型 Q/ i4 U$ O5 [. X5 K! o2 |
6-7案例：影评情感分类(数据
$ N1 ~8 c( L4 j( s2 o3 \2 _& Y) C7-1基于词袋模型训练分类器
) L( W7 E$ w3 K7-2准备word2vec输入数据
$ w* u4 l5 o$ w& I4 w7-3使用gensim构建word2' }( V- _, z) t' ^" m" l
7-4tfidf原理
0 J& {8 N3 N* E- x2 F- |& g* K7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 ~4 w0 p3 T- {7 Z; ~7-6GAN网络结构定义/ j1 \6 c2 |0 b+ o0 B/ e0 I
7-7 Gan迭代生成
6 R- a5 i+ o; N% A: r9 ]6 M7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 F8 P) B5 X1 Z8 Q7-9DCGAN网络细节& F/ D& l- e8 ~* d
8-1 RNN网络架构9 q' S" y) `' T1 B7 k
8-2LSTM网络架构! }; A k7 C* u1 T
8-3案例：使用LSTM进行情. B5 g/ y" `/ g
8-4情感数据集处理! X" j. D: B: q3 P
8-5基于word2vec的LSTM模型
0 F& g$ M: Y- o$ q* M8 I0 C8-6趣味网络串讲（数据代( A! q+ Z L$ y" Z) @% Q. h* @6 ]
8-7课后讨论版8 y7 `, e/ N, j7 q7 r, W
$ Y" ^: V3 W9 l# C; k' e
( b0 ]5 l/ d) n A& T〖下载地址〗3 T4 ~8 H; s8 x* |: N/ u
( H g' K# B0 I3 K& |+ h) y; |8 A
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