3 m4 Q& k3 A& C7 M2 ]. j) Z
7 u6 j8 E% e* a, r
〖课程介绍〗
% K0 B4 x0 } ~. {$ \5 ?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
3 v9 E+ Q5 g, M. |( ~( _. F9 P; c G: P- m+ O, B. X
〖课程目录〗7 j3 K( g' I* d. I* i
1-1课程概述与环境配置
+ G6 |& o. Q5 m% a2 G }# w1-2深度学习与人工智能概述
; M) J; J! d, J1-3机器学习常规套路& }8 C6 y& q) J1 y4 Q* j% J
1-4K近邻与交叉验证% n& u# |: {8 \8 L7 E
1-5得分函数
1 @6 W5 P& n! G( I/ T) o9 Y5 l1-6损失函数
|, C$ |7 y* U1 z+ N; B4 M1-7softmax分类器4 M7 r5 P8 T$ R8 K" l4 {
1-8课后讨论与答疑
, Q# s9 o3 y# c7 T2-1梯度下降原理-- o- l* p' d$ h9 ?+ }) V/ p
2-2学习率的作用-# l! N# Z* y( I N
2-3反向传播-: ]5 Q0 x' X2 X: u
2-4神经网络基础架构-2 V7 U- r6 F( ?, n+ L# h
2-5神经网络实例演示-5 ]7 ]' g) Z1 Z
2-6正则化与激活函数
+ J1 _! s" S$ _8 Q5 L2-7drop-out
3 i) L, q1 i: m1 |+ P" n+ ]2-8课后讨论
8 |4 c) L& o- n% Y9 O$ d6 L3-1tensorflow安装7 @$ H2 P) x4 k0 d1 B( D1 q
3-2tensorflow基本套路2 ]' f/ r! Y4 ]* i
3-3tensorflow常用操作; \# d/ i9 q. r" d$ \/ I
3-4tensorflow实现线性回归
. H& \7 o* D, [# {' _! N1 ~3-5tensorflow实现手写字体
+ C3 z2 N4 F# J8 ^3-6参数初始化
8 P: k$ H; a6 [0 r t3-7迭代完成训练
+ ^3 n- ~/ p3 [3-8课后讨论
6 l, s8 I. I$ l8 w$ V4-1卷积体征提取
0 ~2 c5 q$ z; c( l5 F4-2卷积计算流程
4 g& W% N" j: ~4-3卷积层计算参数: O6 g, P" |5 {, ^3 x5 W* _
4-4池化层操作0 u/ R( q( T* Z
4-5卷积网络整体架构
* M; c$ P* B" k/ U% ]; G8 }1 Q$ p4-6经典网络架构, g7 c2 s- K8 o2 f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& T0 c& g% e! O" e' `* L. ^1 A5-2使用CNN训练mnist数
9 E) S2 G% ?8 L' {* G/ {# ^5-3卷积与池化操作
4 o0 h: M+ O" d c$ S; Z7 `" [5-4定义卷积网络计算流程% P; ]% L- u& L7 P
5-5完成迭代训练
- f5 {% v; I2 q l7 E: \+ H5-6验证码识别概述
f v8 s. j k6 Y' E* D) j" `( J5-7验证码识别流程
8 ?7 |5 @9 F) ~) I7 i/ f# Y* ]* ~6-1自然语言处理与深度学
. n) R. L F7 m4 ^0 [$ m- d6-2语言模型
' E0 z+ e$ M2 z; }# w. J6-3神经网络模型+ p% ^: Z. g4 {1 Q e
6-4CBOW模型; r% L, L4 e9 b. S/ I5 ~
6-5参数更新" _9 j/ j% X9 ] |3 A! `
6-6负采样模型
2 P* m; f/ B+ [# r4 d6-7案例：影评情感分类(数据3 e6 n7 o+ [* @# s, l$ s. V
7-1基于词袋模型训练分类器
9 w; g- O, z3 Z6 Y7-2准备word2vec输入数据- T) |7 e8 h6 x! }
7-3使用gensim构建word23 m* L3 H2 h( w1 [$ g- Z
7-4tfidf原理
0 H% ~/ q8 [* _- ]7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). u0 K8 ^# d& G6 G# i9 q3 B# y
7-6GAN网络结构定义
_. S( b/ m! y) d7-7 Gan迭代生成$ P% \6 a: e- U3 Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" y0 s* b8 r" r' S" q
7-9DCGAN网络细节
6 P/ y: o$ i* _. D/ h- J8-1 RNN网络架构
f% Y0 j8 \" S* e6 _0 m7 M8-2LSTM网络架构" c5 O+ {' e; [( m$ C) W/ C& [
8-3案例：使用LSTM进行情- U% U6 T* Z% z: ?
8-4情感数据集处理
|) |& e: ]) g: V; Z8-5基于word2vec的LSTM模型
A. }& W6 w0 ]0 ^+ ~1 l! D. ~- M8-6趣味网络串讲（数据代+ e# j8 r& d3 W6 Y x
8-7课后讨论版
+ |' l* p4 M2 Q. N3 C/ p/ [* H2 x2 T0 M5 L% w0 y
5 x; P: A+ u' [3 A, d〖下载地址〗
( |2 z4 ~; G; m& R5 R/ p! w+ D. c" x; W, P2 ^9 E' `
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