1 ] q$ K7 q8 y/ w7 Z" O
$ z$ A+ V: S+ Z〖课程介绍〗
, |, c$ @, J* k! u2 j此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战4 M4 X. a3 u" B" D5 W
1 F/ s* x2 a2 i+ K
〖课程目录〗
. q. c! z. @& e! s7 Q1-1课程概述与环境配置
9 ~% v q0 B3 ~' Y6 _* r' O. t1-2深度学习与人工智能概述
, [/ O; V1 f- y+ B" j1-3机器学习常规套路8 X5 j& U; k0 v$ N2 v2 J6 }! J
1-4K近邻与交叉验证
: p1 H) }- k2 r. K. s& U% p1-5得分函数
1 |8 w. R: o) F' h- ^! G' A1-6损失函数. z, d3 [ j8 d% ~* R3 w
1-7softmax分类器
" ~! D1 O9 ~, R: Z! i3 o; J# I1-8课后讨论与答疑
8 {; E1 A# B0 c* i- a+ P2-1梯度下降原理-8 D) [2 Y$ i9 a6 X8 H7 r
2-2学习率的作用-3 r; w: o" h( ~% P8 n4 N- N7 l: N6 H; Y* ]
2-3反向传播-5 m* h' E8 K4 p0 r7 e
2-4神经网络基础架构-* _1 g) n' s$ u Z D
2-5神经网络实例演示-- Q: \* `. q9 O) O
2-6正则化与激活函数
2 y7 H2 w- i9 T2-7drop-out
( l( X3 Z3 h/ z' j+ @0 x% S2-8课后讨论- x* ^; U( m8 t& @- Q) A( g4 ?
3-1tensorflow安装
6 U: W0 u- X5 }% a! O3-2tensorflow基本套路
* V6 z" q. `0 x' A$ ^% `3 U3-3tensorflow常用操作6 O8 c' I; R9 j( @! Y
3-4tensorflow实现线性回归' g+ _ Z7 E/ s, X# |
3-5tensorflow实现手写字体
( J9 l3 D6 x* e: h" S* P. N9 s3-6参数初始化
1 Y; q. K8 L, H/ Q6 g3-7迭代完成训练
( Y& Z7 w$ W8 `8 F& J5 `3-8课后讨论1 E9 |- u9 L/ x S6 G) S; ^
4-1卷积体征提取
' V$ i' W1 Q% V4-2卷积计算流程4 P( i5 g& T1 r5 \& }; @- S
4-3卷积层计算参数7 A W2 t: D. l$ {2 h4 b) K! P# `
4-4池化层操作
1 v: K1 M0 X Q+ M+ g4-5卷积网络整体架构
! A' { l: U+ R& W; F9 l4-6经典网络架构
# {, C' r1 k; R! t* Z8 D% V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( C7 [# @. K4 O7 N7 W5-2使用CNN训练mnist数* E- \! t/ ]6 @, H1 ?' z
5-3卷积与池化操作
& }) G A/ l8 n) Z" `5-4定义卷积网络计算流程0 q$ b5 H# V$ m+ Q& J* G
5-5完成迭代训练* b6 `& U. ^% l- l9 z
5-6验证码识别概述) ~& p {8 N1 V1 o l4 A" z
5-7验证码识别流程
# H0 I, N; m4 ~& I$ N6-1自然语言处理与深度学" W2 c% \; s9 K. O u8 M5 l" ]
6-2语言模型
( O6 O% S: M6 P3 G- d. Z% u) w6-3神经网络模型9 y3 `8 S7 M6 ]+ h
6-4CBOW模型+ z, H2 \3 b$ h; I4 u0 u; z. `
6-5参数更新& K: p( e0 y; X; ^5 w0 _
6-6负采样模型 X A* T4 M$ z, Z1 U/ c
6-7案例：影评情感分类(数据2 l8 h @" b p. H7 n& \
7-1基于词袋模型训练分类器- p) R4 [/ @2 S D
7-2准备word2vec输入数据3 f! b+ ~2 P1 e# _* S# Q' Y! I
7-3使用gensim构建word26 m$ p( N. H' G6 ~. W5 _. x
7-4tfidf原理
7 f1 I8 w/ D4 w9 e7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), C( `9 i+ W7 T0 `
7-6GAN网络结构定义
' B; _2 U0 N" z; g# Y' C7-7 Gan迭代生成
& N' U) x+ c& x+ C. {5 I. V" a7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）: d& L& H, ~5 u* C4 a
7-9DCGAN网络细节
# `4 K+ _8 b8 ~! _8-1 RNN网络架构
- Y3 I' K) g' O3 `( B) P8-2LSTM网络架构
( k f0 X$ e7 L* p+ p8-3案例：使用LSTM进行情* _. f1 q6 x! ]" U
8-4情感数据集处理" t4 P4 H- \) Q2 n. B6 {
8-5基于word2vec的LSTM模型
, p7 V7 p# Z. c6 H8-6趣味网络串讲（数据代
. ?+ O1 ]6 k$ u$ N, F8-7课后讨论版 x2 B8 B+ R. T
. i1 @5 m" \# d2 g5 |7 T J1 w) z, X; J$ ~9 f' p/ h2 K
〖下载地址〗% M/ K/ }* ]/ Z5 a' r0 z
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