8 b. U/ w1 @8 ~9 I' X# c; U! g
6 y0 U; n3 F- A" }〖课程介绍〗5 t" r" X6 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
" A& g {- F6 [1 G% P8 I
Q# x q! {6 m: r! e〖课程目录〗1 F5 p; |5 B! K: D/ K
1-1课程概述与环境配置
, y- \2 ?9 @9 B" d4 F1-2深度学习与人工智能概述, V1 {5 ]% j. f( ~* C
1-3机器学习常规套路
& ?, j" E8 l! `# P1-4K近邻与交叉验证 A7 j) R0 ]: h" L, X
1-5得分函数: v) w8 m. Q8 ]/ S3 E1 n" h
1-6损失函数
+ e4 F8 A: m' l& s. G: D1-7softmax分类器% p1 X, P4 W" i4 @
1-8课后讨论与答疑; k/ x" v" \. k. _1 [
2-1梯度下降原理-; z6 U7 @$ R! b) F/ q* i
2-2学习率的作用-
9 U2 f) Q x0 i1 Z5 R2-3反向传播-
* {" t& \3 R$ ^+ j8 m; D2-4神经网络基础架构-0 S7 C3 d! ~( y/ G% t! q
2-5神经网络实例演示-
- i+ h5 h* x# [2-6正则化与激活函数( p( t A" X. c3 }
2-7drop-out
# C* T1 g, {! ]2-8课后讨论
9 D. L$ z6 B x3-1tensorflow安装5 }) h0 e. Q3 k% k$ _7 X
3-2tensorflow基本套路
, F% N) p6 B0 t) D# I9 X3-3tensorflow常用操作; u2 u3 {) y7 `( A: n
3-4tensorflow实现线性回归" k9 M/ |$ I# I
3-5tensorflow实现手写字体: n& a7 V5 D+ H
3-6参数初始化
2 u& G7 u9 _6 L5 o3-7迭代完成训练- ~; M, A- Y. C! t
3-8课后讨论
8 i) |$ `" b$ u7 ~9 p$ q1 k/ L4-1卷积体征提取
8 ^6 E* ?7 w* ?8 O' b" G" f$ J1 ?4-2卷积计算流程; d( a$ u; n8 {0 b1 \
4-3卷积层计算参数$ W# C1 Q/ T& s9 z: \
4-4池化层操作
2 R$ G% M& F+ G. q: ~4-5卷积网络整体架构
5 b. e* V1 n$ V$ P4-6经典网络架构
3 b- M& f0 y1 F. M, {1 O5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& I8 y: j2 {8 j; Z/ R) M$ W9 [* ]
5-2使用CNN训练mnist数/ Q8 |6 D: B6 B- u- K
5-3卷积与池化操作! S- x4 D. b( c F& f7 W& s( Y
5-4定义卷积网络计算流程" S5 E, [+ t7 v: q) u" ?
5-5完成迭代训练
0 f8 U w7 Y2 R0 |0 e5-6验证码识别概述
# i6 n0 C- G% m9 ?1 ~6 K5-7验证码识别流程
# u* i* h! e8 v8 W( L- z: {5 w6-1自然语言处理与深度学$ v: J* N. n9 f
6-2语言模型- E' O! i; I- Y8 ]
6-3神经网络模型" y/ k+ U4 K6 L' O$ g
6-4CBOW模型9 U H1 C+ s* L& u3 c6 h; H
6-5参数更新
( x: t$ I: \# o( \! { K. o6-6负采样模型
7 E5 c! @3 T; W5 u3 Y5 ?6-7案例：影评情感分类(数据
6 n3 P; l" r6 E: u( H" b2 z( ~7-1基于词袋模型训练分类器1 b" A% B4 B+ R9 w2 B6 K
7-2准备word2vec输入数据
/ W7 M k/ ~; `2 x, b7-3使用gensim构建word2
4 M( N; X. K/ M+ \: I7 `5 @7-4tfidf原理2 P$ c6 K' e& K8 Z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" v. i! a2 z8 n7-6GAN网络结构定义. k$ a& m7 n( M
7-7 Gan迭代生成( ^* X- W0 E: F/ m+ s: S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, m6 H4 `: G/ `" Y* D/ t `, i7-9DCGAN网络细节- U* I6 z2 w8 W3 ~% p
8-1 RNN网络架构
+ z. e) F- r8 _ c( g3 @8-2LSTM网络架构
2 q* O P( a; L% |- L7 R1 `8-3案例：使用LSTM进行情" r- p& [! C0 H! R6 t2 W4 X
8-4情感数据集处理: q: E. D) L+ u. |3 Y& e
8-5基于word2vec的LSTM模型
9 { W( t3 x& r( \8-6趣味网络串讲（数据代
4 O: @" D3 ^7 E, O( O8-7课后讨论版 k- m2 s1 \$ @
8 _5 |& ^0 V9 y' E. m5 R& r1 ^: @
〖下载地址〗
8 k' h5 f7 C& A) M: h6 u, v' ?4 V6 d v# D
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