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8 ~6 g/ N* o# x/ Z* s4 p0 O〖课程介绍〗: O$ q( O. k. Z1 V' E: Y
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) R; a& m4 K: s1 L2 y
' d: }4 _; y9 M. P, F2 q& J〖课程目录〗
& ^ M4 {5 r+ r' |1-1课程概述与环境配置, O4 ~5 x- o# X
1-2深度学习与人工智能概述
9 b+ Q, ^- ` {7 Y7 q% ~, d1-3机器学习常规套路: @" E+ d, m8 P, A2 _. H( B
1-4K近邻与交叉验证
% L+ g* f# I0 R- K1-5得分函数$ w# J* S5 a# J) R4 h, R3 W9 U. o
1-6损失函数+ C7 F8 r! }( P& w4 i
1-7softmax分类器
: o3 E0 m/ d' X% O3 [# x1-8课后讨论与答疑1 g- h' e t! \# E3 J
2-1梯度下降原理-8 [+ D0 h. f4 p
2-2学习率的作用-) `0 w" p/ w/ E7 [. n# H$ |
2-3反向传播-
( F( R$ V! w Q; L3 _2-4神经网络基础架构-9 l! \% j# K0 r1 d5 U" ~
2-5神经网络实例演示-5 ^' p9 O: @( C. ?% w
2-6正则化与激活函数
5 l! s$ q. W. O1 O" C' G2-7drop-out+ ~7 d* a, r& L8 q* C$ S! I
2-8课后讨论- [$ j# d r/ S' l; }# | A1 G
3-1tensorflow安装
8 I$ r2 r6 X) P8 c' m# o3-2tensorflow基本套路' Y( N& B: d# b. }8 j
3-3tensorflow常用操作3 X9 s. K1 g) E# r% }
3-4tensorflow实现线性回归
% A9 q9 d# G! B* ^" u( z$ N3-5tensorflow实现手写字体1 [$ G* i! ]- c6 A2 G) O
3-6参数初始化; C( Y& S" O" L" V8 r
3-7迭代完成训练# \; X1 w9 v9 Q4 L
3-8课后讨论& ?0 i# p& U5 P: B) L
4-1卷积体征提取
0 z* S% j1 O0 G4-2卷积计算流程
1 A7 B$ ^9 g8 \4-3卷积层计算参数
) e' |- \4 S+ `& _4-4池化层操作+ b* g/ u& g8 ^9 w- `" A
4-5卷积网络整体架构
, f q5 m' R, l: l4-6经典网络架构
+ U# f* [* A0 Q8 K$ N5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! g% R1 X$ |( `
5-2使用CNN训练mnist数3 Y. @ x5 B- m; B" r, ]+ ?2 s) k
5-3卷积与池化操作
: w% j: M2 m6 T& ]! }3 k5-4定义卷积网络计算流程
' X7 c2 w2 o- H G7 C$ H5-5完成迭代训练
, p3 @4 P# d4 a. _: @5-6验证码识别概述: y% k" @7 k1 g" I
5-7验证码识别流程
6 r: K! b4 t3 i' {+ p6-1自然语言处理与深度学
# R% C( _% ], }7 I) V* ~' J6-2语言模型
1 ~* ^. `. M& \' J( x& C6-3神经网络模型
. k0 {3 S- w' M5 z/ B: w6-4CBOW模型
/ x' j- ~( t/ q9 H \6-5参数更新
9 r8 z$ ~* \. X/ `8 L6-6负采样模型! w) W' x, P3 p: A9 N
6-7案例：影评情感分类(数据: E) Y( n& T2 Z/ Q% C8 q9 P6 g
7-1基于词袋模型训练分类器6 C; ^/ [3 a8 ]; G& @! h
7-2准备word2vec输入数据
W0 h0 m# N' b Y6 h/ C: ]! Z7-3使用gensim构建word29 j' W% l$ S h$ Z
7-4tfidf原理
1 M: D j! g: D: Z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 a' Y& C/ {; n p' z- @1 o. I6 m2 S
7-6GAN网络结构定义
9 |+ ], O. s5 g: o c7 q7-7 Gan迭代生成
( c0 y, ]$ F4 f2 O" W( d( W7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
?6 Z: n, s9 n, {5 `$ o7-9DCGAN网络细节1 Z+ {* S- e' L7 [( B8 Q
8-1 RNN网络架构9 Q/ a6 z2 V' H- I" |
8-2LSTM网络架构
- i O7 J! f O, s( G' @5 f8-3案例：使用LSTM进行情! ?5 l" t% F" k' V, L6 e+ H
8-4情感数据集处理0 a# o) B1 B/ J- f
8-5基于word2vec的LSTM模型8 J, x# c( u0 Z) [
8-6趣味网络串讲（数据代
3 N& `8 f9 p2 _' d- `5 ~# V8-7课后讨论版
$ @ _ }; { X0 t. k0 N% ^! {5 v c* w8 {6 b6 M
( Q2 ]; r/ G3 r7 K; }〖下载地址〗/ z: l+ ]" ~+ ?- p+ c0 \; l
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