) Z4 ^, ^: G% _4 Q* C$ P1 C% I$ R3 V8 z: [5 X- O
〖课程介绍〗" j3 Q4 E* c$ \, ~/ [% b/ w0 t
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; l5 q' C0 I( E
0 g! Q! K) t4 d: Z# @〖课程目录〗
$ N% C) Z2 G) \* J4 u1 D$ l$ o, ~# ?1-1课程概述与环境配置4 A- A8 F( m; O! a7 x
1-2深度学习与人工智能概述
# p4 A7 k1 N x) Q* }1-3机器学习常规套路7 Y p& |* s4 @) q: Z7 A
1-4K近邻与交叉验证
7 e0 W& _: ]5 v% x% { F/ q, N; l, D1-5得分函数% H2 a8 X/ u/ Y, d4 O2 A5 V
1-6损失函数+ R' x l. w; z! t
1-7softmax分类器; d5 p" T+ x9 A' q
1-8课后讨论与答疑5 Q, }5 @. e$ z$ F
2-1梯度下降原理-
1 y" { d# D g8 g4 K2 K2-2学习率的作用-
8 t4 Z% V( N, P2-3反向传播-
( H9 i. @% u! ?& [+ v2-4神经网络基础架构-4 a8 B3 f3 H+ P4 P1 x3 m
2-5神经网络实例演示-
" c9 i9 [9 _' m9 u' x) J! C- S2-6正则化与激活函数
0 d' W; B6 G& m, \" X2-7drop-out
3 W8 e2 N3 P, o6 J. J2-8课后讨论) O" `- L- @! D: [( C& j& t# F
3-1tensorflow安装
' }7 ]$ B/ V" j' k3-2tensorflow基本套路! Y! z+ R$ G2 [, h5 A* J
3-3tensorflow常用操作
' `& p" m7 T. Q3 ]) ?, F3-4tensorflow实现线性回归
6 b. y, [/ Q* X C3-5tensorflow实现手写字体
5 F9 F# b( H0 @9 p G3-6参数初始化% J8 d5 d) v, \- K- I6 c' Y
3-7迭代完成训练" r5 D1 j O+ `5 k
3-8课后讨论" {8 }3 x) B7 ^+ m3 y0 {6 P7 p
4-1卷积体征提取
6 p6 Y3 V B5 Y, x4-2卷积计算流程
% K s- @* V/ z4-3卷积层计算参数
3 k; `; v, [7 X( ]2 n4-4池化层操作7 B) g- Q/ s0 ^& P5 q
4-5卷积网络整体架构1 M' {& f1 a! j
4-6经典网络架构
# A7 O0 S5 _+ f8 w3 H5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 O& W' ] b8 O0 G! `5-2使用CNN训练mnist数
- {; u$ X& b$ p* r0 Q/ ` I. F5-3卷积与池化操作
. t/ R2 e& e$ J4 I8 j& D5-4定义卷积网络计算流程
, b* E* W( z% s1 w9 q3 |5-5完成迭代训练9 R$ q4 ? O/ Y! {
5-6验证码识别概述
/ r# R$ v0 O$ o$ w, W# w5-7验证码识别流程8 a, E3 q V4 U/ [
6-1自然语言处理与深度学! _& | g( P3 U1 i; o$ z6 S
6-2语言模型. K' d7 \" M5 ~. w# s" F' u
6-3神经网络模型
8 x8 h2 X* S1 k1 j! {* E$ ~6-4CBOW模型
* _) }4 o! G; [. z$ d' f: ?/ \6-5参数更新7 e1 ^& X& c, Y! [
6-6负采样模型
$ z4 |9 N' ?9 q; n6-7案例：影评情感分类(数据; L6 [+ }/ O+ e3 v$ n. C0 T9 s& d
7-1基于词袋模型训练分类器
/ a3 {2 N0 F# _5 m. W- N2 o; z7-2准备word2vec输入数据
( C4 e: y& U$ r1 }, [* g7-3使用gensim构建word2
( Z3 @, w1 g$ v: J& y7-4tfidf原理4 O8 w: q' t3 V: g
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# n+ \" e3 E: ~- q" w
7-6GAN网络结构定义; X8 V# ^. U% I8 O
7-7 Gan迭代生成8 O0 ~1 }: \6 i/ s6 I1 r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. {% n+ e: M) X7 I3 F
7-9DCGAN网络细节& k3 I8 J/ n# t- l& Y6 X9 t
8-1 RNN网络架构
. Q2 t; a% g1 |/ m8 m8-2LSTM网络架构+ A9 \ \1 c' ~3 m9 g
8-3案例：使用LSTM进行情# Y/ J$ z+ q( w
8-4情感数据集处理
1 M" a& i- i b; e. g8-5基于word2vec的LSTM模型$ C+ T* B3 c1 [
8-6趣味网络串讲（数据代
1 @8 O" V) f& l% |! W& J8-7课后讨论版! y2 P w; a& U s+ x
) Q' I5 a+ B% ?; F9 M+ n
3 R/ R& g8 L) N0 P( ~* k# J7 ~〖下载地址〗! G8 ]- w) P. |4 {9 d. d* w; _/ f
6 N. ?5 h0 \) f
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