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' n7 @8 G1 z; Z' F
〖课程介绍〗
* k8 t& d' G+ ?7 f1 f此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战) B3 l& S/ ^# A+ S2 y
+ t5 @+ o9 R- y7 |〖课程目录〗
4 Q* t$ u9 A3 E* ?9 @4 v8 b1-1课程概述与环境配置/ y2 d, N: k6 G- M
1-2深度学习与人工智能概述
+ L# O$ o ]% w1 i5 I4 r1-3机器学习常规套路# b/ I* G; T9 D1 I1 ?9 r
1-4K近邻与交叉验证
( r% v2 [/ k& n' [. Y1-5得分函数7 X- `) q( Z! j4 a. c
1-6损失函数
2 x3 o) B0 w& b# Z( l1-7softmax分类器2 ~' c! q% [( J0 d; Y/ D. A; F6 V
1-8课后讨论与答疑
8 r$ g' |" q, B3 z' j2-1梯度下降原理-
- H, {' q7 b% y2-2学习率的作用-
u/ ?& p2 g; H5 ]$ d8 u2-3反向传播-
+ L$ |0 h* |' N8 ^0 ~2-4神经网络基础架构-
; ~4 J# d: g2 U/ h# L4 I4 M ]0 C2-5神经网络实例演示-2 S2 r" {1 q9 ]
2-6正则化与激活函数2 B' O' Q4 f( Q0 i
2-7drop-out
$ ]! J% R* @2 a' z2-8课后讨论
1 v# f, { q9 }4 r$ G6 j! h- y( b( K3-1tensorflow安装, C& w W/ { ~: l6 F9 q7 |! j8 T5 g
3-2tensorflow基本套路
) M* R P; r' n4 L2 ]# }7 k3-3tensorflow常用操作
0 ]5 t8 E _% n, R3-4tensorflow实现线性回归
- O( P- \+ x' E! P2 q) Q4 ?2 m% ?/ L3-5tensorflow实现手写字体& S; f/ L$ V5 Z' t) |3 i
3-6参数初始化
2 ? e( w7 }3 O; v, K5 [3-7迭代完成训练
& q3 ^: u0 h+ M3-8课后讨论
) ?9 q5 R2 w! ~4-1卷积体征提取/ H- x$ T& `" m
4-2卷积计算流程
/ m# i0 U! A! [ O, `3 S# \4-3卷积层计算参数# q; @* g- M- s
4-4池化层操作
# c8 W" `8 Y* F" R4-5卷积网络整体架构2 c$ D8 E {* D+ c& i1 ?' f
4-6经典网络架构% P, N+ w+ f7 d( ~+ k, Y. E, t- I
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( @ x1 s" d: ]+ Z
5-2使用CNN训练mnist数9 \$ i0 b, r$ m1 r2 U* ]/ D
5-3卷积与池化操作
6 o) G8 A& _- V; q5-4定义卷积网络计算流程! b3 Z% B7 U. M
5-5完成迭代训练& d! k4 ^0 v' j% K1 |9 @! j
5-6验证码识别概述
# [7 B) h; O- L' Q% w, G- v1 i5-7验证码识别流程
/ t0 k( f7 I! o9 }% ]6-1自然语言处理与深度学
( Q% e/ r" |) D& v0 H9 \" ?+ D6-2语言模型% h' [+ L P& R3 d0 N6 U3 A# H
6-3神经网络模型
" W* @( T0 d- |' f# |6-4CBOW模型% g& Q) F9 Y4 i" t3 \6 l3 v4 @
6-5参数更新
, O, `/ p1 o+ @, S( T: `6-6负采样模型5 J$ R- x1 [' o% h3 q' U* U! r
6-7案例：影评情感分类(数据; X! _9 G, N; P3 L! R8 s) p
7-1基于词袋模型训练分类器
5 h: ]1 t) f1 y5 X1 m; O7-2准备word2vec输入数据
) ]! O2 Y V7 A5 q N. G7-3使用gensim构建word2) W. M* D' E/ x: i& ^' ` h! F
7-4tfidf原理4 q( u. w! s5 Q5 S5 V
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& r+ R. i4 f, q" I: m# R
7-6GAN网络结构定义1 P4 C: w. C/ T( q0 p# s
7-7 Gan迭代生成' O3 c: u6 |3 g; o
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 K4 |; E$ d$ V/ y' h5 W
7-9DCGAN网络细节
# W) O7 `' F6 Y* R8-1 RNN网络架构
) u. }7 C; w$ i8 r# u) k0 W ?* @6 l8-2LSTM网络架构
2 ]4 X6 n- G1 j3 G( g1 Q8-3案例：使用LSTM进行情
% y! n N5 w2 ` f1 ^8-4情感数据集处理0 n& O7 G3 m$ N6 H: j
8-5基于word2vec的LSTM模型5 [. ^, v6 J) G t+ |& U9 a% O
8-6趣味网络串讲（数据代, N) ^! @& r2 V0 Y9 z
8-7课后讨论版
! l# G7 D) Q& x% O. u/ P9 }: x
* m7 g& V2 e0 R: ?3 u1 J i4 C& w# u( m# F. Q* [ {1 k
〖下载地址〗
e& H. g' v! u1 Z: ]0 v; |; O! p c8 b) L& N u+ X& ~! ?1 b, Y5 y
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