; v3 c; x9 d6 ]" ]3 m2 _* G. o7 ~+ E4 N) A" F- x
〖课程介绍〗
" a. `4 d+ r+ }) W7 v, S/ M. D此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 d! }: r" l" s+ X( c7 z L5 \* A. }7 o% w( G$ P- R* b* f7 l% `
〖课程目录〗
3 a& @/ t, K, m' z6 e1-1课程概述与环境配置
; u% r1 R+ w) a' u B3 Q* H) g1-2深度学习与人工智能概述
9 c5 r; k9 Q8 v8 f) t1-3机器学习常规套路
; `; Q- o+ A2 C1 s1-4K近邻与交叉验证
" C+ l l- V ^$ ?3 _5 w1-5得分函数9 @, q# [) g$ Q4 K* t/ ?5 r# K
1-6损失函数
! Z4 ] T$ k9 o# N# C/ t; v) J1-7softmax分类器
+ R( G+ L0 B" S6 ]- D- v; l, ~1-8课后讨论与答疑5 O0 U: `. \+ h" g# L. Q1 g) A2 f8 _
2-1梯度下降原理-/ j) H0 l* Q1 a4 F! b+ |! p
2-2学习率的作用-
- D! [5 R( b# v" i% ]8 l# C0 b2-3反向传播-
}5 U" W4 e+ i: Y2-4神经网络基础架构-
- c% x8 V% u3 P2-5神经网络实例演示-0 @& j# r* W* i; v; M! R; A
2-6正则化与激活函数3 k: t/ K% R) ~5 K: v2 O8 Z
2-7drop-out. }$ S$ B; R2 J
2-8课后讨论
2 Y! C7 ?2 {4 w0 t* |# w3-1tensorflow安装: {4 z+ q* K$ E+ T
3-2tensorflow基本套路
7 ]9 `. J% F0 D3-3tensorflow常用操作5 ^: |5 ?- |2 }5 Y0 u \. @
3-4tensorflow实现线性回归
; w0 x; j( ~& e3-5tensorflow实现手写字体% J" H- `3 M( |, j* ~
3-6参数初始化; |& q6 U3 o7 F- O/ K9 J0 W$ u2 T! A, Y
3-7迭代完成训练+ ?% ]7 E) j) c! h7 {
3-8课后讨论
9 L; o8 ]8 u* s1 [. [4-1卷积体征提取; W) v; a9 }! r$ a$ }4 a& W- U
4-2卷积计算流程0 Q1 A }7 ~" q$ a0 e; ^2 ^
4-3卷积层计算参数
* [6 [' H" l! E. Y# m9 D6 e4-4池化层操作% R/ Z% {' S, r9 v
4-5卷积网络整体架构3 E# ]( O$ T7 E# {
4-6经典网络架构
' e# s' [+ D/ U+ {* l* c9 t5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 I. W8 S4 }4 v2 U
5-2使用CNN训练mnist数* d' A; A% x3 l$ |6 F9 c
5-3卷积与池化操作
& B+ {9 ^) i' y: {& ?3 s5-4定义卷积网络计算流程/ H: S2 a/ T) e! A& h
5-5完成迭代训练/ @ D( V/ K |4 n
5-6验证码识别概述
, R! r$ A! F" Y4 Y5-7验证码识别流程
0 n" s1 S$ g4 l) f: o6-1自然语言处理与深度学
, @) x7 k6 u% m# d0 q6-2语言模型) f5 v6 l* p6 g
6-3神经网络模型
* O# L/ }1 B0 z& m! W- Y, U" h4 |6-4CBOW模型
" K: {- h! K$ |' z8 J6-5参数更新- Y7 G! G1 g$ g' e$ ?7 j9 L* y, u
6-6负采样模型+ V1 w$ R7 W3 X2 P9 l+ P3 N
6-7案例：影评情感分类(数据- b9 B# g B2 d6 {5 ^3 x
7-1基于词袋模型训练分类器
- c" F6 d4 n v! Y7-2准备word2vec输入数据
2 W, [9 p& t0 F- Z3 r7-3使用gensim构建word2. P0 m- e N" v2 A1 A$ r& S+ R$ p9 b9 z
7-4tfidf原理
! x. m, x6 [% |7 e1 F; K% y i7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 I3 }- _0 o+ k5 Y1 ~( R7-6GAN网络结构定义! s' E' v$ _* Z6 B0 _9 y, E/ m
7-7 Gan迭代生成1 V; w. O- g' Z8 R9 a5 z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
4 Z, P6 `6 ~- K) b) l6 p! Z7-9DCGAN网络细节3 y8 C* K+ r0 q- d
8-1 RNN网络架构
3 h. b, V9 T( n8-2LSTM网络架构
9 a; `, w- d, Q8-3案例：使用LSTM进行情! O2 t9 {, v9 C, R6 w% ~& _
8-4情感数据集处理
! Z- z4 a1 C. W) y d5 ?% e! H8-5基于word2vec的LSTM模型
6 \# P+ h# w. r$ ]( [& h8-6趣味网络串讲（数据代
. ~& w0 S/ z2 A/ J0 F# Z8-7课后讨论版
! R/ F! q6 Q% n0 Q) B2 S6 p+ w8 U& f B+ e* }
% K7 w7 X6 w, V* K& Z8 W' C5 ^) _〖下载地址〗1 {* Q, L2 N2 U5 u7 r: o
9 u8 Y4 a9 |" S! r& L
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