6 p% Q$ S+ n4 R ^# J% P1 o# u, ^. u8 u$ X* ~2 _
〖课程介绍〗
2 A3 U/ A( J5 o, G: J9 |* C此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* I" m2 L% `) A. l6 e
) q. Y( \+ B/ V+ U% ~- n! |" _
〖课程目录〗6 O$ C- c8 y; B3 w
1-1课程概述与环境配置
4 D }- A' M$ Q6 O) Y# s1-2深度学习与人工智能概述
1 x+ y7 t) R, s$ e6 c1-3机器学习常规套路
& }# C2 y; r: d1-4K近邻与交叉验证
3 O' r* D0 K. d0 R! `- [. b$ s* d1-5得分函数
& }7 V3 M+ y0 N& M4 y* T3 Z1-6损失函数
3 u4 M' R6 U5 o9 s) m1-7softmax分类器
6 K1 i' M, D2 Q; ?2 K% [1-8课后讨论与答疑% h, v: @4 m1 g9 @4 k
2-1梯度下降原理-8 l! L+ ^3 z" g) z7 s- `7 v! d$ Z
2-2学习率的作用-
/ O9 _, Y3 H$ c9 `2-3反向传播-- Z/ b1 l f) X* K! p! K
2-4神经网络基础架构-
7 L; T7 v( d; B; ~/ F7 w- j8 e2 |2-5神经网络实例演示-" n$ Z8 \1 G, @8 r5 Z& C" R
2-6正则化与激活函数) @0 K9 o) y/ v$ r8 E3 V) b
2-7drop-out
/ b7 B% ]- i3 y" T9 S+ s2 k2-8课后讨论
% ~! a6 R: k. C* I3-1tensorflow安装
% p) i1 p: n4 [! ^. [3-2tensorflow基本套路
/ T5 i$ @+ e5 |3-3tensorflow常用操作, T* c4 O Q" u' j: O# Z
3-4tensorflow实现线性回归
5 L" [; z# r& a% P, r3-5tensorflow实现手写字体, Q: x: p# G- O, ]0 K/ M0 L& {
3-6参数初始化
+ T6 x* x' \- o9 q9 M3-7迭代完成训练1 f% j1 M$ [& j2 L0 \
3-8课后讨论
' G b% O, h! k6 U: Q, V% T4-1卷积体征提取7 l: A3 f0 S5 L( U/ [/ W9 H' x4 Z$ _
4-2卷积计算流程
6 d6 E' ?+ [. [: F4-3卷积层计算参数2 D L; ?0 N$ _, l
4-4池化层操作6 K/ }) h) X" d m! h' i7 |
4-5卷积网络整体架构
; b3 _7 F3 h: @# `' _' A4-6经典网络架构
3 ~( v- i+ ?5 D9 r; W, r# p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ D( G$ E0 n8 |% E$ t5-2使用CNN训练mnist数, E8 ^! P K. s- [
5-3卷积与池化操作3 C( q: [; E* u$ b' t( w" J1 a
5-4定义卷积网络计算流程
. d! a, U2 t( L( W0 T: a5-5完成迭代训练
2 Z" a9 F) a! [7 ^5-6验证码识别概述$ p$ S$ o5 ~; f3 }, i; j- k* H; C
5-7验证码识别流程
, c* ^; N( o9 K/ G& ]# i) ?- C/ V6-1自然语言处理与深度学1 n9 c: m8 X1 h% {
6-2语言模型 H5 q0 ^4 E: C9 {
6-3神经网络模型
9 n; z A& C$ i( t, q! L1 D R6-4CBOW模型 ~: ^5 k, g/ h3 Z# }3 T
6-5参数更新
- I; ? ]$ W4 |/ a5 T- K8 Y7 @6-6负采样模型
& Q" g8 x$ y4 J2 v8 X. l9 Z6-7案例：影评情感分类(数据) |- Y7 ?# R8 d
7-1基于词袋模型训练分类器
! y$ C o q5 F7-2准备word2vec输入数据0 v# E( f" W: l5 K) h
7-3使用gensim构建word27 e7 I5 g7 S# E3 E1 W. _' y
7-4tfidf原理+ v3 z" F- O" w
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ |% ]6 L( @8 M X. v% l
7-6GAN网络结构定义
9 L" E% b% ?" n5 B7-7 Gan迭代生成
3 k8 W3 ?. x9 _4 w; U0 R4 s7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- [% f: P5 b$ ?8 b" w0 _7 C
7-9DCGAN网络细节9 X) A3 |9 ?6 U- _5 e9 H
8-1 RNN网络架构' N& e4 E2 J! p1 J8 |; Z0 I* ~
8-2LSTM网络架构, |0 n9 P3 l5 O. u
8-3案例：使用LSTM进行情8 ^2 ^/ D! g3 G
8-4情感数据集处理/ I0 ^0 g* o5 Y. n6 h5 u
8-5基于word2vec的LSTM模型
U' g; B; F2 i" y* X- b8-6趣味网络串讲（数据代
& `0 v5 N' I# ~/ T7 V# K1 N8-7课后讨论版& s8 P$ d: j+ P2 D; ~8 n: P0 X
; g$ i' U. U" F
8 H! A, [8 l9 {7 a4 }* u〖下载地址〗
; Y- w$ t( O! P7 I! i: B- d: s' R. V/ x/ {6 L& `. |
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