4 T ^5 P& D4 ]5 N4 A! M" ^0 B( G* l1 \
〖课程介绍〗
8 w9 ]" E. q% f' Z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 Z8 a* |8 [2 |2 T
* m' p) Q5 g5 I* F, k* \〖课程目录〗3 o& F, X8 R, i' d- U) `( A
1-1课程概述与环境配置3 T4 J4 k7 s& j! G
1-2深度学习与人工智能概述1 i4 c% I0 f) X u# ^* Y- z/ l8 I
1-3机器学习常规套路
: h/ n- w' x `% m i1-4K近邻与交叉验证
* `/ T9 I0 u& z0 j3 o3 ?4 y1-5得分函数" A1 u$ A$ Q4 `6 e$ z2 G- f
1-6损失函数! C% X: \( Y; e
1-7softmax分类器$ B$ |) Y; Y1 F' I# _6 `) Z+ e7 @
1-8课后讨论与答疑
j/ K) n1 O9 {! Z' I/ }9 G. c2-1梯度下降原理-
1 Z, }* {# v3 ~, R# t9 }2-2学习率的作用-
" @$ E7 j) Q, U/ A/ I! U2-3反向传播-
* c: J' @2 E' z0 q+ k2-4神经网络基础架构-
' u+ d- g# v' g# @# `2-5神经网络实例演示-" n) Y# r1 p, _, J$ P+ b
2-6正则化与激活函数4 }" S) I% z+ l2 Z6 r' U5 Q5 D
2-7drop-out; g3 Y- }# u% A8 B9 y) a
2-8课后讨论
" A. I$ ~- a" E3 w6 A3-1tensorflow安装
. n$ h/ l+ _+ r5 z$ A3 s3-2tensorflow基本套路. q7 a9 _+ }+ {' z3 a
3-3tensorflow常用操作% P0 {; A! ]- s3 l9 s4 h* a
3-4tensorflow实现线性回归
6 J; @5 ]$ J0 `* ^1 r% |$ P3-5tensorflow实现手写字体
8 T: Q0 j, N E/ M+ h, v. E3-6参数初始化& R; z! w9 V' O6 `/ \" M! l; w: s
3-7迭代完成训练
1 K+ K" X* x% w O+ E4 h5 p- M1 B, `3-8课后讨论
. o0 \2 y$ N. m% w) ~4-1卷积体征提取
2 a2 D0 g1 `+ y4-2卷积计算流程 {5 c9 B8 U! t" l( g2 h: z2 o, R
4-3卷积层计算参数
. X+ [1 ]/ J/ ?4-4池化层操作8 {2 |) B0 Q7 F d6 R
4-5卷积网络整体架构
5 L5 j& e; X1 w1 i4 x; {4-6经典网络架构7 z( i! Z# h- a1 D; K% g: g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 e6 u; y; [+ u) P6 { n8 z
5-2使用CNN训练mnist数
y) {7 u- b- j5-3卷积与池化操作/ A* q3 l/ o6 g! H# e0 r) o
5-4定义卷积网络计算流程* {( A1 B5 Z2 e
5-5完成迭代训练) m" m! Y& n/ S! u
5-6验证码识别概述+ x( n' b! x; h' h
5-7验证码识别流程
$ A# r1 W4 V1 P- W1 s% L6-1自然语言处理与深度学' J; v2 S0 N1 F, X9 d0 C3 K
6-2语言模型3 @- S( D5 H" ]; `# `! w
6-3神经网络模型! z4 u$ l5 J. \$ S- e# h8 Q" A, L
6-4CBOW模型
: \; v% K9 `- d) o4 }2 ]+ S6-5参数更新/ U( h+ B# b [% P" z( W6 V
6-6负采样模型
* P) T& U6 j7 g+ ^" b) E4 {% A/ J6-7案例：影评情感分类(数据9 T- B. o% g. O# ? T" X
7-1基于词袋模型训练分类器# z ]- n& |' x# ^
7-2准备word2vec输入数据8 p& L$ b8 N! D" [4 ^- h( j
7-3使用gensim构建word2
5 q8 [& A8 q/ Q0 `- Z( \ `7-4tfidf原理( m% S0 U; r9 y w: ^, G# V- r1 l
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 T3 c7 j9 J8 B- w
7-6GAN网络结构定义
) W2 ]0 e1 d6 |! o. d6 S/ d7-7 Gan迭代生成8 I( C+ g6 D- z0 t. E, M( O
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' W2 {% f! I9 o. w! c0 z7-9DCGAN网络细节$ I/ R) O! m C
8-1 RNN网络架构+ X' |4 \8 m4 o! Y4 b, r8 C
8-2LSTM网络架构
1 L4 r& S6 I3 B* C# E9 ~& O; T8-3案例：使用LSTM进行情
1 p7 r2 k7 K# \* b4 l0 ?, u8-4情感数据集处理
6 P5 q9 i& |2 t8-5基于word2vec的LSTM模型; e! u) P1 _' O m% t5 H5 e* {
8-6趣味网络串讲（数据代0 b7 q: b1 _7 x6 e
8-7课后讨论版
6 N* ^7 h& q; b0 E# a! G& \- n' [# a, S& ^# N- ?; `7 K
7 C S& A' |5 U: l
〖下载地址〗/ F" J b/ L2 Q! d
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