+ R9 W5 O; C5 i
7 _2 b$ x% H4 s* @7 {〖课程介绍〗7 ~+ B& I. O) R) _- B" p* R* H# n$ M
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 U/ o8 V( ~ K. s$ p1 U; Z) H' L1 q5 E+ M: }" Z2 r9 D7 c9 M$ j: J
〖课程目录〗2 |& D! `2 ~2 _( V+ X S2 |
1-1课程概述与环境配置
1 j% X/ v8 i3 A8 v7 x; i1-2深度学习与人工智能概述
9 C* B! o4 ]9 x$ s- M% f1-3机器学习常规套路- }* h/ L( t8 g) s, E: a. @( o
1-4K近邻与交叉验证+ L/ i- `% E8 }
1-5得分函数
. _8 Z" P9 W& A1-6损失函数
0 u( W2 F0 O) L* C( }6 L1-7softmax分类器
/ }: Y" E! p3 T. T4 r" r1-8课后讨论与答疑3 h W9 B: f6 w6 R4 w* Q* c
2-1梯度下降原理-
- L& J& n6 t) A) ]# k# }/ f2-2学习率的作用-
( P& }% m9 Q3 h' Z: D* m8 Q/ _! E2-3反向传播-
. y8 M1 F$ S- v2-4神经网络基础架构-
' w% ~* ^: Q/ X) Q2 }2-5神经网络实例演示-
9 m4 p: q9 f* g$ m- R$ X; n: ~6 D2-6正则化与激活函数5 {3 Z) `" Y2 j: J& f0 C
2-7drop-out
! Q; ]' P1 C! L: r$ x/ x9 v2-8课后讨论! i/ M2 u2 _) G8 X
3-1tensorflow安装
) }3 x( R" X+ m! I9 t2 y3-2tensorflow基本套路
- E% s* v. \. I4 N3-3tensorflow常用操作
! e3 W2 o) C, v& ^/ ~' W3-4tensorflow实现线性回归- a( x O/ `+ s/ g5 Y3 ?3 \
3-5tensorflow实现手写字体
# b& j# W, K0 |& e4 W( }3-6参数初始化
4 f. C9 T7 ^6 o$ F9 c3-7迭代完成训练1 M$ E7 H! V- s! a9 e7 p* e
3-8课后讨论/ U" y# v) N3 j4 `. p, e2 x1 M
4-1卷积体征提取5 y* o, H& N5 I8 i: D6 w
4-2卷积计算流程4 ]: R/ c8 J' u# Z1 n+ p+ `
4-3卷积层计算参数' L9 |4 y( d) a2 i$ z1 E2 D5 N" x
4-4池化层操作3 m& J5 H- V7 b. X( I" A. N
4-5卷积网络整体架构& q N; p. D- x: K3 k/ T7 F
4-6经典网络架构
: S: q. d* W9 @: |) O5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
8 X, d. o# \ @9 r* B1 ?/ p1 w% M5-2使用CNN训练mnist数
' f G! S( w" w7 n" y2 Z' G' A, Q0 L- v5-3卷积与池化操作- X% P! M- }- R j9 U* s8 ?
5-4定义卷积网络计算流程0 U' J; p$ q; Z$ C
5-5完成迭代训练3 {" |$ ?8 K* B; L4 j
5-6验证码识别概述
4 Y2 A" ?) s; W3 q, ^8 l- {5-7验证码识别流程4 x1 n- k( `) A; Q* D
6-1自然语言处理与深度学
# o; V& B9 @% c6-2语言模型: W2 b' {8 D; {/ L
6-3神经网络模型
7 F) J. e/ v! Y9 F6-4CBOW模型" }4 K/ b8 d7 E9 ^! ]
6-5参数更新6 l% S0 _8 v, ?" T- b9 u
6-6负采样模型
- B# a: i9 S) a6-7案例：影评情感分类(数据
8 |$ n3 R& y1 Z. x7-1基于词袋模型训练分类器: q- G! o3 Q( s" [
7-2准备word2vec输入数据9 P" @' X4 d" ?. |) g7 Q
7-3使用gensim构建word2
0 {0 u' ?7 E V7-4tfidf原理
( p6 ]+ n$ B5 l, ^. N7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 h! ?/ y/ }# P7 ?0 v; f+ K
7-6GAN网络结构定义
" R. j L9 \: D, M. x9 M, W7-7 Gan迭代生成! k, Z9 ?) ^/ n( m2 _% J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ S" B, L% `, o# M. o/ Q
7-9DCGAN网络细节
/ S" |' p4 W- c7 j/ l: R, r0 D. H/ a8-1 RNN网络架构7 g4 B* Q2 i3 t U; n! C4 z
8-2LSTM网络架构
: K4 J3 Z: x$ q/ D0 ^2 o8-3案例：使用LSTM进行情' g( n5 {: {9 c0 u6 U
8-4情感数据集处理
! \$ r {9 U4 \4 \5 d* W; ?( V$ L7 t8-5基于word2vec的LSTM模型& u" Z; a3 L2 y2 [0 Z
8-6趣味网络串讲（数据代
; _9 x _+ R- V; W' D! V% y& }- ?# G8-7课后讨论版# ~+ }( u& ^, O
/ M- R# K1 c& y5 {6 r% c l2 \' G$ o
* Y' x# j5 @6 |; m# A7 A〖下载地址〗 c5 M7 c" z: Z" ~
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