3 f8 S; s7 F! B1 o0 |# t2 g3 M3 b6 q% e
- L4 f. V/ W% }' y〖课程介绍〗
' k. o( T! l0 |% {. z! u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 y/ a+ l# l5 Y( B) L- {8 ]
6 q; ^ p: x2 I" I$ W, q/ Y! x〖课程目录〗% r" D9 o5 l3 P1 c! z/ N4 E" N( m
1-1课程概述与环境配置
5 I2 }0 t, e$ y+ N1-2深度学习与人工智能概述
% p+ Y* P) I. V9 u1-3机器学习常规套路) ~3 r& Q1 d5 x. `2 I% G, B% r
1-4K近邻与交叉验证1 u/ _! f% R: Z. [" B$ q
1-5得分函数
' c* I5 o+ p7 \8 x. a8 C ]1-6损失函数
/ _/ k6 {0 W+ Z' X$ M1-7softmax分类器9 k) |; Z+ R5 x
1-8课后讨论与答疑
' N1 B8 v) |' W' w" a! M0 }2-1梯度下降原理-
. d# r9 d0 w# T5 N) |, G2-2学习率的作用-
( y$ _7 w3 K2 E2 z& y- j2-3反向传播-
) e- W5 V3 l, H) W2-4神经网络基础架构-" p# S0 Z4 r9 G3 x* m
2-5神经网络实例演示-
7 ^! i3 X) S0 Y2-6正则化与激活函数
( i/ k- O) l& n- u- F5 [2 ~, L2-7drop-out: u' w( a4 r: B( z
2-8课后讨论6 S, L2 {( a$ r. M# E0 j
3-1tensorflow安装
* L8 O; [5 y6 t/ Q8 T3-2tensorflow基本套路5 Y6 F/ x+ Q4 J" \7 g
3-3tensorflow常用操作
& t: J; ?- O+ \+ i+ L6 t v5 L0 V3-4tensorflow实现线性回归
" a9 v+ S% c; W0 H3-5tensorflow实现手写字体
* r# F" x5 F2 X1 @3-6参数初始化
- P* i2 p* B3 {3-7迭代完成训练$ M M7 a. a6 R( I
3-8课后讨论& I& _- b7 t: |: Y+ i* N- o/ N
4-1卷积体征提取
: R# n' |3 H* E3 [0 w5 r* k4-2卷积计算流程& y3 _/ b4 p: L4 L$ `. F! J9 l( c
4-3卷积层计算参数* ^3 |2 m* p3 S- ]' K/ i: K
4-4池化层操作
4 x+ z: F* h$ O8 j- b4-5卷积网络整体架构
9 [! M+ K1 ^$ M5 k Q. N7 n9 d( [* H( |4-6经典网络架构
2 M. i, P# o8 A- W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
9 ] L# ]- e4 E$ ]& |1 U5-2使用CNN训练mnist数
! d- j0 o7 r7 q. Z5-3卷积与池化操作
/ M% S: g# V/ @( S5-4定义卷积网络计算流程
+ _( m% S q, r9 z, M* a5-5完成迭代训练
3 b- k% n% B( m' w2 R5-6验证码识别概述
8 q c. F! h6 R* Y; ]1 `5-7验证码识别流程 K1 G7 x5 \( L
6-1自然语言处理与深度学7 j/ t9 P5 j( W* v/ z
6-2语言模型
% ~/ T" a3 V# ]- ?6-3神经网络模型4 [0 t9 `3 o; N# }6 {
6-4CBOW模型5 P* ?- M x) ]$ ?% ~* u3 I, F% A0 T& V
6-5参数更新* k0 b* ~* q& Z0 \5 f5 `9 @
6-6负采样模型
5 d: a6 x! U4 a5 b+ c2 j$ `. c6-7案例：影评情感分类(数据
* e H L. x X. W7-1基于词袋模型训练分类器
! ]) a$ q$ Y: u2 d) _7-2准备word2vec输入数据
/ s' Y A& k; R2 C& F7 h3 J6 g& q7-3使用gensim构建word2
( Z2 a* l5 {/ o I! h( S: X7-4tfidf原理* o( w2 S0 @1 y5 _7 U# T! J& z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)2 }+ ]: ] }$ m' y( B
7-6GAN网络结构定义
2 |1 F* k! t: {) j7-7 Gan迭代生成
: |2 y7 l3 b& i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ D9 r' d0 f. c0 i& J7-9DCGAN网络细节! r$ K9 F+ C+ ~& q8 @! }
8-1 RNN网络架构
9 y+ l5 c: o- t. m8-2LSTM网络架构
* w7 [9 U- e p# J8-3案例：使用LSTM进行情$ D; M' }# J, `! r
8-4情感数据集处理' ]0 |$ L+ h1 F* T
8-5基于word2vec的LSTM模型
2 ]5 A5 M1 ~4 j. t' n8-6趣味网络串讲（数据代
$ `5 p6 W* {! \ e8-7课后讨论版
; q- B4 |8 u4 j+ H% F% a3 ]: e4 Y/ @- B ?- ~ O
" g, F, p- V9 R/ y# S. H〖下载地址〗9 H. @3 _2 b+ E" o. N4 D0 j
7 G6 `1 S" @. F5 F4 ]7 b* w) A1 p$ q
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