5 U9 K2 {) i) l- n8 S9 B' Q" N
( R( _5 j5 J( w# t7 }9 M/ `
〖课程介绍〗1 r q0 H. E- N3 m
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 x1 W' `4 y5 a& N+ @
1 ?0 ]) _' h( Q0 N2 h; d/ l
〖课程目录〗
9 s% ?& m* I5 F( n1-1课程概述与环境配置
1 I% ^4 \7 T4 M9 ~' o1-2深度学习与人工智能概述
& u; J/ f) b8 _% [- U, R( l3 }1-3机器学习常规套路
: s9 h" ^" f- N. k! i [) D6 G9 y1-4K近邻与交叉验证# L4 c+ A( y) r5 ]- D8 i
1-5得分函数/ B1 x: S$ ], ^0 e' [
1-6损失函数
5 ]( @% {! |3 l& b1 M# {6 Q1-7softmax分类器
( K% z* {' y3 t/ r$ W1 l7 |; W* t2 Q1-8课后讨论与答疑- D2 m& Z, |# V: ~5 k3 b6 x4 g
2-1梯度下降原理-
! W! Y8 V* @% y* h. ], Z& g2-2学习率的作用-3 z1 v- _0 h$ G. F% o" t4 U
2-3反向传播-% c! W1 T$ u& c
2-4神经网络基础架构-, F. H6 o$ ?( l' }- g0 G" G4 g0 }
2-5神经网络实例演示-
9 c3 i" e: s1 ^: X4 O( ~) j2-6正则化与激活函数4 ?$ z7 x& }3 b# D
2-7drop-out! T# q# \9 t& R! L: R0 J
2-8课后讨论2 G7 z" d8 ?) N* v
3-1tensorflow安装
0 H8 ?2 s% [% ]1 p3-2tensorflow基本套路
/ B/ ?% V* K3 {1 U4 a$ ~3-3tensorflow常用操作8 x0 K( n+ E6 @7 h* w, n" I
3-4tensorflow实现线性回归 I' P7 ?$ U) A- u3 w2 n
3-5tensorflow实现手写字体0 C- t. ?. h& j+ s6 K) g& s
3-6参数初始化
+ Z' f7 v- G+ @$ L3-7迭代完成训练
8 N; S% E: X$ E0 y8 c3-8课后讨论5 D# B0 f) g; F( A
4-1卷积体征提取" r4 D' r" g0 I
4-2卷积计算流程8 b1 u; Z! P6 M- v( p/ r7 j0 v( b
4-3卷积层计算参数
* J0 t6 M# X# h1 p, C+ K4-4池化层操作
F5 r9 U9 Y( I& t' M* P4-5卷积网络整体架构, p9 N9 O. M( E: ~
4-6经典网络架构
+ `7 G2 O" K, _5 S5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 e9 j! ?& s8 s0 N! K8 A5-2使用CNN训练mnist数" Y) y2 C+ o; l0 v1 F
5-3卷积与池化操作8 F/ {! c% L/ R- C
5-4定义卷积网络计算流程
' X0 L+ M+ r% d7 }) Q5-5完成迭代训练
$ h ?7 K; J! q4 }2 z/ v5-6验证码识别概述
! x- ^5 J; B- y( H5 I1 ~7 K0 K5-7验证码识别流程& Y- n8 t9 \; ^- x
6-1自然语言处理与深度学
7 E. Y4 a9 y- C1 N$ z7 z4 ]4 P6 g6-2语言模型
: i! O7 E* a* Z. `% I* W# l6-3神经网络模型
; U! L# T. R) n% H7 m7 C3 V6-4CBOW模型7 j l3 Q4 [+ J
6-5参数更新7 y7 [: n* n) X; O5 s' p1 G: r% E" l
6-6负采样模型
" e( S2 L* \" Q( i$ F! p1 t6-7案例：影评情感分类(数据( U( W0 }1 ]3 `0 t# W4 w
7-1基于词袋模型训练分类器. ]; I1 m7 \. [, t! w
7-2准备word2vec输入数据
/ X3 ^6 _+ w- P& u% F+ [7-3使用gensim构建word2' ~; _- V2 e$ Z
7-4tfidf原理
- @$ G: b4 m, W g4 a6 e7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) L; h+ y4 |2 |$ D
7-6GAN网络结构定义, \! h" g: R" L0 e. f
7-7 Gan迭代生成( l0 l8 Q" p# j) e8 s
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
( V' F4 I1 D V3 t! J" r4 |# a7-9DCGAN网络细节# N4 K9 V" z8 V( h5 j0 e
8-1 RNN网络架构
8 I" {: U2 z% b4 e6 I8-2LSTM网络架构! [6 C E6 b% O9 @: H
8-3案例：使用LSTM进行情
- N! o- U% @$ a) Z) [+ ]# Y7 b8-4情感数据集处理
6 j: Q5 m, [6 V# e# b' z8-5基于word2vec的LSTM模型
9 E, c' D$ d+ s8-6趣味网络串讲（数据代
: l4 Z5 R0 z4 H% t4 q! ~8-7课后讨论版, Z& v6 [3 e9 l& f. @
) a0 X' `) S8 ]) O' a, V! E0 ]' R0 [1 M
〖下载地址〗8 k' `9 V. x. }7 w% j( [* O# K# M
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