4 A( ?$ i2 J, J9 f+ |3 p+ R
( Q/ ~- ?5 x, Y: W* }
〖课程介绍〗: F1 @2 g, i6 B
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
2 z; V. I5 b) g8 E7 R) F7 d7 }
: P1 ? z' I. t3 h) ~6 R( w! ]〖课程目录〗; i- j/ [. w6 W7 L" r
1-1课程概述与环境配置7 B, V. [! _8 L: J A+ y+ q8 f/ T4 `: n
1-2深度学习与人工智能概述
6 y8 ^, J+ h* ]1-3机器学习常规套路
' B7 t9 \% p) a& p3 m7 b' E1-4K近邻与交叉验证- D, L( }1 N; s3 ?. K0 q
1-5得分函数
" O+ P+ _0 ^. M9 U" @+ C( Q1-6损失函数7 O* @1 b! m0 q
1-7softmax分类器
: m1 b" H8 i& E1-8课后讨论与答疑
' V x3 M4 x; a4 f0 C& _- S2-1梯度下降原理-
/ g- E: i: h" l2-2学习率的作用-2 r7 B" U2 f/ h) B l) ?
2-3反向传播-! }, w. a9 g0 H; C5 w- \
2-4神经网络基础架构-: g/ X8 R& @& x8 o
2-5神经网络实例演示-* w4 f# P: d4 t8 u0 n. `& v
2-6正则化与激活函数; u' Q0 V8 X0 s$ |: H& l
2-7drop-out3 C: `* r0 J( Z0 k. y
2-8课后讨论
! o& m) p: b; V' E" Q; s) C3-1tensorflow安装
; v$ a& D: r+ k% W m. V. `3-2tensorflow基本套路
$ Q w: o) z: I! d" x$ t3-3tensorflow常用操作& G+ |( a. R% d
3-4tensorflow实现线性回归
" M, H) G+ Q+ [% D7 T, h, M, a3 K3-5tensorflow实现手写字体" N+ [* t! X9 V3 {7 Y. H/ S1 d
3-6参数初始化8 t4 ~* n; M- ?+ }
3-7迭代完成训练
1 z9 Z$ A; b* o. B3-8课后讨论
, ]' }' C/ p7 `% s4 ~- A4-1卷积体征提取3 F; Z9 T( M7 v/ ]
4-2卷积计算流程
( ~6 Z* g4 l/ L0 t+ G3 a4 ]+ p4-3卷积层计算参数 c& y% h! @# m1 |+ |
4-4池化层操作
. `; w% [- f+ K4-5卷积网络整体架构2 {4 ]" Y' f0 d/ e: Z7 F& M
4-6经典网络架构4 p6 h9 r; C% b/ A& h5 G# |
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 V9 F! z2 B$ P0 y \) |9 J: {6 d
5-2使用CNN训练mnist数6 a7 W" f, {5 I0 J1 J2 q# o+ b
5-3卷积与池化操作* I, I7 I) Y$ \) R4 r
5-4定义卷积网络计算流程 ^& {: G) Q0 C; A& I2 ?$ m" C
5-5完成迭代训练
) B4 \1 M6 D. U- V/ N5-6验证码识别概述) y; \( Y4 f7 O6 t" e
5-7验证码识别流程2 }* y/ @/ W* W4 u4 |8 }
6-1自然语言处理与深度学
1 Z. w7 I3 o3 Y6-2语言模型8 h5 S8 _% N R' V' e: \$ }
6-3神经网络模型. Q9 C' I0 O0 R! z
6-4CBOW模型3 q" ?* W2 x( g6 W0 F
6-5参数更新+ R5 J$ ~+ R; A
6-6负采样模型) P) Y2 ?, |! d) t, M+ u
6-7案例：影评情感分类(数据
% l0 | W8 R& }: {7-1基于词袋模型训练分类器4 N, _! f4 Y; a$ r' V9 _& Z/ Q0 L
7-2准备word2vec输入数据
4 t) e7 w) n1 ]6 j( _+ u# e- h; E7-3使用gensim构建word2% D$ \% M& G% G# r0 ]* d9 E3 N6 g
7-4tfidf原理% [5 D! Q7 ^! `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). G) }. U5 L$ M- E, D
7-6GAN网络结构定义% o" b( R( p' d" k1 G
7-7 Gan迭代生成
- w$ W! M4 ?, @0 o; Y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( K( ^3 `. {5 K
7-9DCGAN网络细节
6 e0 [6 u( d p. n8 \8-1 RNN网络架构( \8 U9 J* i6 ^2 d Z! z8 j9 h
8-2LSTM网络架构: U2 m) W% e, J' V* a
8-3案例：使用LSTM进行情
4 n1 Q) |7 h2 v! b; g8 i; e8-4情感数据集处理& q X9 P. K) b+ O" G1 ?/ w# ]- [
8-5基于word2vec的LSTM模型" `3 P% ?0 |4 s Q9 |
8-6趣味网络串讲（数据代
" O6 {7 w4 d0 t( j6 |) \8-7课后讨论版4 C5 w& t4 z% p6 G3 u, z5 _
0 ^! o/ M* a# y& y- H
! U5 S$ H) Z1 u+ S3 ?2 x; p) h6 I〖下载地址〗
! @. B$ T- K8 f5 I3 z- k& ?) x& G4 o- N! F0 w$ n* K/ A; b" f
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