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: l' V" Q- ]$ j2 Q
〖课程介绍〗
* c* n5 D7 Z% O/ 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6 R( _( c! ~; w1 {$ ?
" L5 K) Q3 i9 m8 J+ ~6 z
〖课程目录〗
# e% x) a, }- o% T' R1-1课程概述与环境配置
H: _! W |! u/ J) W3 T3 m+ M8 C1-2深度学习与人工智能概述
; D) N: U3 f. d1-3机器学习常规套路+ g; N) |+ @. v: X/ h5 F6 S' Y. o
1-4K近邻与交叉验证
8 _$ u9 Y) y# O6 Z O1-5得分函数0 ~9 q8 Q/ a* |
1-6损失函数* \& k, y) L, L; p# e" ]
1-7softmax分类器
* {' Y2 I$ a* `1-8课后讨论与答疑
( c- ?2 ~/ H" m; v! }2-1梯度下降原理-, V+ i* E' H3 R( t
2-2学习率的作用-
: P- J1 W) W( C( ]2-3反向传播-* Y# _# z! T! W7 p( h: k2 A3 l
2-4神经网络基础架构-6 F$ x D; h) I0 y
2-5神经网络实例演示-
# B1 D3 Y: u; i2 R; w' e, P2-6正则化与激活函数
! `# K# w3 M3 k/ J8 _8 R# _. p* K2-7drop-out% J L1 Z6 y5 P J9 S/ H
2-8课后讨论. S: c) L+ p/ U- C) J
3-1tensorflow安装( a# c$ C2 c; k; v6 L+ |( j
3-2tensorflow基本套路
6 R: F. m+ B! v3-3tensorflow常用操作
% U: Z; D/ b1 A2 U3-4tensorflow实现线性回归
! D* I/ ]) C& [8 v5 m3-5tensorflow实现手写字体
! ~: Z; B- U+ u) m7 Q7 \3-6参数初始化3 I2 }. n6 L _4 u- b
3-7迭代完成训练$ P# o0 H$ r& N$ I* `+ _2 z
3-8课后讨论+ S4 u2 C( h, D- N( S
4-1卷积体征提取3 _3 t9 ?$ g& L3 |( {, J
4-2卷积计算流程
: S2 K. O( x. d! y4-3卷积层计算参数 l2 Y! [0 ^+ J/ T% t n
4-4池化层操作/ L' V+ t0 m) s% F1 f- X
4-5卷积网络整体架构
" ~8 L# b" J3 J3 z% O! Z9 A8 @* `4-6经典网络架构1 X9 [' k0 W) n" i: z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# x6 x$ m* m$ `9 @- G5 i6 H5-2使用CNN训练mnist数
6 M9 _% d) o& I% F5-3卷积与池化操作
; \& E3 _2 i. {% Q( D/ U! u5-4定义卷积网络计算流程
: J; r8 y1 }" k7 y) B. `5-5完成迭代训练7 K! N9 Y( c& l& F% v
5-6验证码识别概述5 T; L2 D* S# [# t- w. J- K5 y8 ^* D
5-7验证码识别流程) ^, ^8 I7 ^ c4 g! \# Z
6-1自然语言处理与深度学
. p9 d- Y; m9 y) B6-2语言模型9 h+ L3 ~; Z! ?
6-3神经网络模型; `; U* {, Y8 c6 _) z+ A
6-4CBOW模型
% D* l/ W1 T; T: d7 D! p& v: j6-5参数更新
9 H4 X) B' k7 G& R5 w6-6负采样模型
) c& L6 J- i. O3 E6-7案例：影评情感分类(数据8 u# F3 |! m: X$ V4 v! F4 A* g9 q
7-1基于词袋模型训练分类器
1 V+ d' h" R1 g6 `7-2准备word2vec输入数据
* B8 U* u! c( ?. ~1 v5 c" F& m2 `% f7-3使用gensim构建word2
6 |0 v' s7 ^2 K1 ~7-4tfidf原理$ g# }1 q; I- ~8 S# n- X
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( q0 `7 G6 C! a% p8 ?; L& k6 i
7-6GAN网络结构定义
& |- p7 A. ~, _4 g% {! J' M( a7-7 Gan迭代生成
* r! Q, ~6 ]/ F7 V7 x7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ j5 x! A/ b; r" f
7-9DCGAN网络细节
+ Z& \. l$ D2 U/ N6 K7 n; e8-1 RNN网络架构
( j: _) L5 V' \( G, Z7 Z8-2LSTM网络架构
) Y9 z- x9 j8 v" w' y& s8-3案例：使用LSTM进行情
: ~/ n: ~0 v1 M9 w7 m: u4 R R8-4情感数据集处理
; ~" J5 L5 T2 @+ ~8-5基于word2vec的LSTM模型 m7 [! H; t* Q1 p$ N1 N0 G
8-6趣味网络串讲（数据代
: ~4 x9 j ]4 Q- ?2 X4 p( H8-7课后讨论版
0 Z6 I# i. f, x2 `# o# n+ W! K5 Y$ B
1 D; X. m0 d) o. M( F+ e7 d〖下载地址〗
0 L, `8 h* `% l, e. c, R+ i8 z. R3 v9 f- u( y$ H: X3 R
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