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2 m, E2 f1 @! s: @( J; O! F〖课程介绍〗
8 V' O6 I8 H- S( W此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' X: u7 P/ @, D- a% V: G4 k' u1 m/ l9 J J X; P8 s7 j1 n0 C, L
〖课程目录〗, b! n) _" u8 D& S
1-1课程概述与环境配置) y9 @2 ]/ a% F. i6 r6 _5 o
1-2深度学习与人工智能概述( V0 D) E' x' m$ q
1-3机器学习常规套路
( S: B& n8 ^% W+ c, X; a" ~; g1-4K近邻与交叉验证- Q3 w' w$ F0 p! N" \ l# }- Y
1-5得分函数
3 v! x V/ F" ]" }1-6损失函数
' K1 ^4 c) v* z, J+ h; [# H1-7softmax分类器
) d; f: v; A' E8 ]1-8课后讨论与答疑9 p9 Z9 O; E7 B3 X/ m
2-1梯度下降原理-/ b' S0 F# T9 ]$ ~2 s
2-2学习率的作用-
" A, @+ T8 h( J+ e2-3反向传播-% b7 V* X5 W5 n/ U
2-4神经网络基础架构-
* g8 f l, p, x8 b [! ^2-5神经网络实例演示-
3 m7 ~3 B. X6 l1 K2-6正则化与激活函数0 {! T# H- E1 E. P7 P" [+ d
2-7drop-out
6 ~! | z2 ]- T* X) X+ M# a2-8课后讨论7 S# D+ G; `0 E3 t( V; n4 M
3-1tensorflow安装! W4 @, r8 ]7 x, s o( _
3-2tensorflow基本套路
$ g; x% C. R3 x! x" s! t3-3tensorflow常用操作
; ~- M8 n0 i5 v! E$ \' U4 D3-4tensorflow实现线性回归- d2 B! }7 m/ R* w
3-5tensorflow实现手写字体+ q6 ?0 W+ }# J# B
3-6参数初始化$ C% y$ B# G: I$ X r. k
3-7迭代完成训练) F% w& g+ v' }/ N6 a4 }( E% t5 a C$ n
3-8课后讨论
6 j9 u1 Z; x$ C* ^* K% W4-1卷积体征提取7 O" s6 M' U* Q0 n
4-2卷积计算流程4 l- q* c# ?7 ~- g6 u7 d @: s
4-3卷积层计算参数
) ?" ?7 c1 y+ t4-4池化层操作) Q6 R6 v9 p3 I! d4 p" J. N7 M
4-5卷积网络整体架构+ a! i7 H ?/ c& ]* O# u& U
4-6经典网络架构3 W, Z {8 }: D. ~! F6 G
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 ?5 e8 n; \* `8 h6 @5-2使用CNN训练mnist数3 y+ x4 R$ `8 f8 w7 g* J
5-3卷积与池化操作
/ B: V" ^- A6 L. S( m5 |, ]5-4定义卷积网络计算流程* r; h+ s$ B3 x, [3 J: f
5-5完成迭代训练
& |# Z; [7 G0 e. M/ V8 Q5-6验证码识别概述# L% W- h% D# m8 O. Q
5-7验证码识别流程
6 T1 w' ~# C' R$ i4 r0 S6-1自然语言处理与深度学
, |0 }0 y: u, L6-2语言模型
6 X1 C* Y6 u. @, D1 [5 p0 `& f& t9 B' U6-3神经网络模型
) n( c! u$ c7 {8 j. g. I6-4CBOW模型, z, y" Y1 R* {
6-5参数更新1 r7 E4 w y; L8 ^6 Y& U) {
6-6负采样模型$ M3 X/ h* D- }' J
6-7案例：影评情感分类(数据
: g9 T; `' b, C6 [2 f; }7-1基于词袋模型训练分类器( G5 {5 \9 P: i5 _+ Y* a
7-2准备word2vec输入数据
5 X$ \; V# n( T" X! A$ y3 @3 @) P7-3使用gensim构建word2
- ]: B: }: D9 }5 \, t; S+ A. M4 C" I7-4tfidf原理
9 }/ q$ s- \: G: r+ ]2 T0 ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( u. H) b9 F8 g1 e$ g$ Z7-6GAN网络结构定义
F; F) {! \% v! h5 V7-7 Gan迭代生成7 u; w* N; _7 o8 X
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 e8 j/ T, w1 ~7-9DCGAN网络细节
! V" d8 t; ^ A5 c& J7 q8-1 RNN网络架构, P6 _* p V% u, e, ~5 t
8-2LSTM网络架构$ R M2 u- Z$ q4 z& ~6 I
8-3案例：使用LSTM进行情+ t$ G# ]+ o, y/ }8 Y
8-4情感数据集处理- {1 p/ D; B, `3 q8 q! Y
8-5基于word2vec的LSTM模型
8 F1 p7 H5 \0 j5 X t* L! a. O- B8-6趣味网络串讲（数据代5 C X' `6 y: V
8-7课后讨论版, z1 [) P* ^* R8 ?% z
; C8 G5 T) {/ g; V- I% [
% P* S% K* k* Y2 o/ K- N〖下载地址〗: h5 B4 I h& }+ B# ]# }
M5 Y8 z0 o0 f5 w: D' e9 p
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