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3 C, N5 A% h6 L2 _- J$ \" \* y: s( g〖课程介绍〗
- K1 ]4 C) r( D; S1 [此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 m. O6 l! G- O' l8 X- ]) U; e5 {
〖课程目录〗
2 f. h& S! R) \7 I1-1课程概述与环境配置- Q/ T# A; e1 e' W* u' a
1-2深度学习与人工智能概述
3 E5 r a/ N# M* k" L7 N1-3机器学习常规套路
% a: L% b, c0 s1-4K近邻与交叉验证, |/ t2 M0 f5 s( r% e0 T8 L
1-5得分函数6 x6 K) Z- z' O$ j$ x, T9 i" F' U
1-6损失函数5 v9 X# G: ^' F9 O, T
1-7softmax分类器7 Y" S# v8 l0 D' F- v q1 z( t
1-8课后讨论与答疑
* U% ~' Z8 M/ d2-1梯度下降原理-
5 S, ]$ g5 A7 N8 a. }8 B& A6 V2-2学习率的作用- C/ H9 g3 b" f5 v; M' C% w
2-3反向传播-+ ^( Z# B) H1 w% A
2-4神经网络基础架构-$ M1 r- x2 ?- e; G' p
2-5神经网络实例演示-
6 O% P8 W- C' ^6 c+ F. i- g% _2 m; a" [2-6正则化与激活函数
+ M; ^( U! w& [+ a/ S9 [% g5 }2-7drop-out
3 G; o, ~2 j3 _# C# b; p- c7 v2-8课后讨论3 P, t& h2 f& C
3-1tensorflow安装
1 _; y7 b, g% m( r L" F: |; s# s7 h3-2tensorflow基本套路
$ K9 h0 A& r8 S: t( v2 r" _3-3tensorflow常用操作6 w3 w# [& z1 Y' ]& G" V
3-4tensorflow实现线性回归9 g+ t0 ^9 L# S! n& f) b4 Q' O _
3-5tensorflow实现手写字体( x3 x+ [2 E! k
3-6参数初始化
. A; B) t( C4 c1 P7 K! H3-7迭代完成训练8 h6 S; a# r0 M0 u9 F# N4 C; ~" Y; {0 Q
3-8课后讨论4 u' Z$ x5 ] Z, Z7 a9 J
4-1卷积体征提取$ S. x, m8 w4 M
4-2卷积计算流程 G1 }: S# F# d& D- C+ x* z& N& W
4-3卷积层计算参数. e6 m% S: E) D( S( i# I8 @
4-4池化层操作
# ?. l- m) U4 n$ t4-5卷积网络整体架构
& O; }$ Y$ i5 M$ @6 D! f( N4-6经典网络架构 z/ S6 j: M' H& U+ D3 O8 b
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! ?6 s1 s$ G# b
5-2使用CNN训练mnist数2 U V5 ], ~, H4 h, s3 b) A
5-3卷积与池化操作
' n+ Z6 l7 Q% ?1 Z5-4定义卷积网络计算流程
( g j8 I. R0 f; `3 x1 {5-5完成迭代训练
6 \0 K8 H3 d3 m& S L9 F* }5-6验证码识别概述* Q1 `* D. Z. T
5-7验证码识别流程4 |4 \5 _, B( ~2 v4 S
6-1自然语言处理与深度学: M' Q7 q% e0 ^( P# D4 D
6-2语言模型, X) S6 o+ {+ k. o' H7 ] Y
6-3神经网络模型
+ A/ ^" G. t9 M8 k: s# ~6-4CBOW模型
3 C+ X$ c0 F1 _# k- U& v6-5参数更新7 u1 x/ @0 `8 z! x
6-6负采样模型/ N; F) W7 o9 t$ \# V7 q9 q
6-7案例：影评情感分类(数据
2 M0 f, C" V( u9 D6 a7-1基于词袋模型训练分类器
$ I$ {' \4 K- l! B7-2准备word2vec输入数据
( s/ g C1 ~# @5 {) W) _7-3使用gensim构建word2; m6 k/ a1 l3 F W, o
7-4tfidf原理
( |" D) ]+ h- k k( T w0 x7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 l/ i; M7 x, J7 F- j; q3 Y& Y7-6GAN网络结构定义4 w0 `& B3 \, H5 h% i
7-7 Gan迭代生成" c* Q( c3 G8 {/ R5 a) x) E
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ E' y8 `; M2 v6 _( T- M. d7-9DCGAN网络细节
' W8 X, j ^ x; ^8-1 RNN网络架构1 T1 @$ v" E% p: h$ c: P& e
8-2LSTM网络架构- q7 @5 @& D L7 E
8-3案例：使用LSTM进行情4 b+ N" J6 H% c b% x6 y
8-4情感数据集处理
2 v/ t ?* b, j g8-5基于word2vec的LSTM模型
0 B" z, }1 w8 v& B; i8-6趣味网络串讲（数据代, g2 y; X! Y. l# a5 N+ o' Q- L
8-7课后讨论版$ R2 r) P# U3 a7 }8 e
: J" M: h1 `- p1 O& L; f* P9 v: t3 n. b6 _2 l! y: v) |$ E
〖下载地址〗9 t" Z% _$ ^2 |0 c5 I; R
, E% R+ B' t8 W# s8 F
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