2 P! |* Y# v: E K( D9 r" {) y I3 r, ~0 Q: h( \
〖课程介绍〗$ |4 P& A' R' Z. f$ F2 `2 ~" 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% M8 X! ?$ Q# A9 s' m _
2 M1 r0 U' y* R4 L* h) ?$ e8 A5 l
〖课程目录〗+ [3 k& f B7 n) T. n/ [, o/ t
1-1课程概述与环境配置
: G# f: V% e. o& H) M1-2深度学习与人工智能概述
. G+ E7 A6 e7 ?1 r; y- _3 a5 v* } N w1-3机器学习常规套路
5 ]) ?: y' o3 U+ h$ z1-4K近邻与交叉验证( I/ i9 d: X F& @. U* x; N
1-5得分函数
! I @: j& q+ d1-6损失函数/ A- d8 i; _) F' _9 K: Z
1-7softmax分类器
& Y8 a- U' }) z3 K) ~1 h4 [1-8课后讨论与答疑
5 X( e+ I+ |7 x( |5 B2-1梯度下降原理-' n4 x [% c8 C( ?! N- e
2-2学习率的作用-1 ~9 O1 l, L: x) e" ]; A! [; Z: E
2-3反向传播-/ A8 p% A: r; u: k# G- v! D. E
2-4神经网络基础架构-4 L3 B% b4 q+ {5 D" F
2-5神经网络实例演示-+ _* t3 s9 f3 e. S) Q. ~! ~
2-6正则化与激活函数" {2 Y, Z( U7 W5 ^* n- y
2-7drop-out. f2 Q& ?0 k0 v4 ~0 M1 J q
2-8课后讨论0 K1 b: ]- `* |6 \" W: g
3-1tensorflow安装- H1 X# P& }: K' F5 M5 n/ L& X
3-2tensorflow基本套路
- {$ ~1 J6 }, y6 c- \3-3tensorflow常用操作( ~- `. B6 m% n3 G1 _
3-4tensorflow实现线性回归
% E8 x2 D/ |9 ]% i8 w) c3-5tensorflow实现手写字体
7 c- m# G! h% m& D$ f7 |3-6参数初始化/ H/ x6 L3 k+ A/ Z( b/ {+ q; H! j
3-7迭代完成训练* T8 r* B' k/ h+ c1 ~. }
3-8课后讨论6 [& d& W3 K4 r4 h% O) a/ Y- Q
4-1卷积体征提取% A# J/ `& {3 v6 }" u
4-2卷积计算流程2 m# I. ^; W7 I, Q2 y
4-3卷积层计算参数
I3 Z. U$ r/ \6 H' _# N4-4池化层操作
, b0 ?( t! y& `# T4-5卷积网络整体架构5 H* k( X2 m/ f, o) i" \
4-6经典网络架构3 y, Q0 H$ `: r! r& ^, B) F0 E: L: P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）# ^9 Z4 S5 D' X! ?; f+ P- d
5-2使用CNN训练mnist数& o1 Y" L. e5 L! ]" E
5-3卷积与池化操作
( ]6 T& l6 |+ L5 i% ~) V- Q' @5 n5 P5-4定义卷积网络计算流程
3 ]: e5 o" s5 X+ U* u+ U5 |% d5-5完成迭代训练
; J" F( o( ^2 o7 q6 }* f5-6验证码识别概述+ {* @7 b8 U* e$ R
5-7验证码识别流程
( x9 k4 }: x# f3 T- {/ X6-1自然语言处理与深度学
5 o- j. p6 p8 _8 b) S; U6-2语言模型
3 V# R% A b1 `6-3神经网络模型
( M, o4 g2 F' V* e0 r) x! u6-4CBOW模型
& K6 Y! c0 A" k( t" c/ O) m5 G$ b, q6-5参数更新& T! X0 }9 U+ q7 ~, o# |
6-6负采样模型
) q* o) x. `0 u/ e6-7案例：影评情感分类(数据2 _& k* |- a1 h% X" K4 g( |
7-1基于词袋模型训练分类器
# j) F; u; I$ @% E! H6 r7-2准备word2vec输入数据9 R+ b; M2 L5 D$ n A' q
7-3使用gensim构建word2
: E2 j' a% g/ X, M: a+ d7-4tfidf原理9 o0 j$ m% S! `6 E/ T
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 u* D2 |% | l7-6GAN网络结构定义
9 i( D8 }, K! y( U2 e; X Q* K; l7-7 Gan迭代生成
7 r& X& g! s% c8 B7 z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 v5 q. Y3 E( s7-9DCGAN网络细节
/ n: a) P7 ~1 \! [( w7 t8-1 RNN网络架构
8 J \2 D$ U# O+ e3 @7 t/ X) h8-2LSTM网络架构
3 s6 W: K1 C" Y2 R/ N3 c8-3案例：使用LSTM进行情. F( `+ B* v6 f1 f
8-4情感数据集处理. i5 e B; Q* T
8-5基于word2vec的LSTM模型: A* z$ Q7 T2 F3 P0 V
8-6趣味网络串讲（数据代0 T2 b2 c& X6 S# {
8-7课后讨论版
5 T2 Z0 f( J- a( @- k! H1 P6 ~' ^2 S8 m
0 p& h$ v: d7 d$ |3 X" ^" n1 a
〖下载地址〗
1 @5 i0 F( }2 M- J% N7 _ L2 D: d; l8 t9 D5 L5 J& o
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