e. ~8 L' k* f, M9 \- U. P; ~- R) o) V E/ G( @
〖课程介绍〗$ Z4 C# u$ d- ]0 t1 Y* L
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' e( l. s+ @9 t0 G. W; J5 |
+ `4 [2 U R4 P5 p〖课程目录〗
c) h* h7 e" e. w1-1课程概述与环境配置4 K4 n; _0 U6 m* c
1-2深度学习与人工智能概述
- I& L, k8 K5 w1-3机器学习常规套路) l( L& D) B/ F0 |, s
1-4K近邻与交叉验证' D. Q4 S% |# l2 D
1-5得分函数' Y# S: `, W9 t/ F
1-6损失函数9 o4 L$ F n0 n6 R9 L1 U
1-7softmax分类器. h8 \" a/ c# e* K# W
1-8课后讨论与答疑
1 F; s0 R3 R* A9 w9 d7 x- i' ]2-1梯度下降原理-# m$ {# y) ~# F5 l- X: [8 x
2-2学习率的作用-; a, d* U& H1 Z# w7 M
2-3反向传播-
" Y" f. N6 d8 B+ G5 z2-4神经网络基础架构-
; t$ a& V( O- B* D2-5神经网络实例演示- V7 l9 _. M7 h0 q2 z) c* r; l. V
2-6正则化与激活函数
7 Z! \, U$ E# \# V9 J2-7drop-out
2 s4 n, t5 Y, k) j7 Q' i4 I$ x2-8课后讨论& L7 l1 d% f2 R& F; f# e+ v& Y
3-1tensorflow安装
# O# @4 G' F5 `3-2tensorflow基本套路! R8 w- @" B! w( o1 t" q
3-3tensorflow常用操作
" w+ I/ O& {5 x2 F/ ?3-4tensorflow实现线性回归
5 O8 L. Q8 T$ o: s7 n {5 i3-5tensorflow实现手写字体
8 Y* F- z+ L2 ]7 C% ~3-6参数初始化
5 V1 }; U- g5 u% x _0 p6 |3-7迭代完成训练
9 \! q z1 F7 q0 J. |3-8课后讨论+ b. H3 D% Q- ^& T
4-1卷积体征提取
& s' }9 t \' H+ k0 Y4-2卷积计算流程
1 `! g! e5 Z* E# ^' k, ^; T- C4-3卷积层计算参数
, G* j7 U; P, W7 w0 p; N9 q7 k4-4池化层操作 k' l: C6 \) `) o/ T2 d" o
4-5卷积网络整体架构
0 f) |% H/ \7 L7 J8 h4-6经典网络架构% D' |7 A+ A' }0 o+ t1 m: h1 Q) d
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: k C/ @. C: y. ]1 f0 n
5-2使用CNN训练mnist数0 o/ g5 O3 E! G3 S" V
5-3卷积与池化操作
5 c u% M* g6 T" S% F5-4定义卷积网络计算流程' V; [: `' s5 ~# v3 E! L0 r0 F
5-5完成迭代训练
. \+ O& N! L/ j) I3 D' H5-6验证码识别概述; Y# x0 E y, Z4 }- z9 r* n% @
5-7验证码识别流程0 y9 W/ s5 ?, ~9 X1 K; @6 m( b
6-1自然语言处理与深度学
" u. A! ^2 D @6-2语言模型
6 K' S& n6 D! y6-3神经网络模型
n; A+ k5 x; W \3 P# \& U6-4CBOW模型1 F. L! M5 w9 }* E% y
6-5参数更新8 g3 C# `: m0 b
6-6负采样模型$ N7 ?5 F- o- J+ r$ a
6-7案例：影评情感分类(数据3 \( h/ ^8 G6 x
7-1基于词袋模型训练分类器
) X2 Q+ [) B1 Z9 j7-2准备word2vec输入数据
" O2 P, B& m4 I8 Q7-3使用gensim构建word2
" j$ y: ^7 V+ P( u8 z7-4tfidf原理
2 V1 i( z+ c. o& O+ p' E$ N9 o) I7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 s+ L X: y* I( X8 {+ j7-6GAN网络结构定义
" W, f/ j! Q8 F7-7 Gan迭代生成
5 s! \! M( b4 _0 [8 ]. ]9 c/ @7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 Q1 L8 T7 U( g. S9 l1 r0 n
7-9DCGAN网络细节
. \. f4 y2 p6 S9 f# n; `8-1 RNN网络架构
. F6 ]2 X, {2 H" ?$ {8-2LSTM网络架构
" @, c. U% o6 S+ @+ r8-3案例：使用LSTM进行情. {. C) F$ S" p: k2 _7 |0 j- u a
8-4情感数据集处理: U; ^$ B4 s4 R5 a v8 N1 W
8-5基于word2vec的LSTM模型9 x+ O- [7 S% i p
8-6趣味网络串讲（数据代
$ R) f/ g, Z5 m! l, ?8 X ]5 T8-7课后讨论版5 Z& M& J; D4 q0 d: a
. l% P1 f& q6 m' J# G0 \( s( k
2 D) K; Z8 E% `: z$ s7 u6 r7 J( N) i〖下载地址〗1 J' I: X* m& f o+ l7 C7 p) O
7 M# f* Y+ V h$ L& ^9 w/ I% A
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