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+ G- `3 e& g0 n+ F〖课程介绍〗% S/ ~3 w" J) {7 Z, N2 Z
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ Y: E2 }. {$ T! E7 i: N2 f' _
7 {' \! H6 N) U5 @( K, K
〖课程目录〗
1 p8 R% M+ N6 |: D q+ H1-1课程概述与环境配置
4 T! Q/ D2 m4 C" a" q+ Z2 s1-2深度学习与人工智能概述! k: n J {+ j+ J/ m q
1-3机器学习常规套路
- ~1 m/ [% S2 J( ^1-4K近邻与交叉验证3 E% \3 t' }9 O* f8 L
1-5得分函数
A/ n4 W5 w1 w2 z7 i1 ^1-6损失函数
: o" `+ O4 m& l1-7softmax分类器
; K3 a1 E( U/ P }1-8课后讨论与答疑
" [; Z5 i( L( l" ~$ h* S2-1梯度下降原理-
4 |9 P! y0 Z3 N+ F2 h( Y% z7 [ E! ^2-2学习率的作用-
" N0 K$ e$ ^1 x2-3反向传播-$ B/ T D* F: w7 |; ]" S. K0 Y6 Y
2-4神经网络基础架构-
% }$ v K% a+ c+ N- a2-5神经网络实例演示-
: Q; V: L* }* X+ Q2-6正则化与激活函数
$ h7 Y/ w# Z. \' _# R; I2-7drop-out
3 ^* b) r) c2 C% Y- h2-8课后讨论/ z# ~ Z8 L# q. l ]& u% h3 {
3-1tensorflow安装
' m- k6 |( w7 Q3-2tensorflow基本套路% Y* Y, \: A' c$ d/ d" p
3-3tensorflow常用操作
0 j% ?) w4 H# v1 j3-4tensorflow实现线性回归
R2 ]" V" O- i3-5tensorflow实现手写字体5 C7 I3 z' S7 @
3-6参数初始化$ `0 @6 [4 o6 |0 Q" m
3-7迭代完成训练
) c/ C1 n2 e. ~ s3-8课后讨论6 _6 _. J5 l, Y( P6 T0 p9 K
4-1卷积体征提取
6 J% ^1 _9 E/ U# ]3 d5 G4-2卷积计算流程
# n; @, z6 n! N0 `5 z4-3卷积层计算参数" E" j. L* O. G& }
4-4池化层操作3 K( Y; Z+ U4 }! J
4-5卷积网络整体架构$ L( E$ I( T0 ]% d3 c! p6 C0 s
4-6经典网络架构, T. e' H$ M3 E% S$ }2 r' o
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） w) P: U& h0 W5 j
5-2使用CNN训练mnist数
- z% y; D( D1 ?0 ?6 Y2 V; j5-3卷积与池化操作- S g7 }5 p A0 Y( J, i
5-4定义卷积网络计算流程+ U2 R1 K' p% _
5-5完成迭代训练
3 [. M$ Y! G' _# a' O/ U7 ~5-6验证码识别概述
! Y! W7 i; A9 v# W, _! }5-7验证码识别流程
: ? s9 k5 E& _. ~, J6-1自然语言处理与深度学
8 W9 |) z& ]' G% C& R6-2语言模型" X! h# N) D# N& K. ]) ~2 i/ e8 s
6-3神经网络模型
8 @# ?8 P: F( W' k, S6-4CBOW模型
* \; y0 Z! J3 a, Y/ u; \$ R/ O: |6-5参数更新) E/ H. E+ v# j+ x5 o. k. j
6-6负采样模型
/ i4 n; n' @# Y6-7案例：影评情感分类(数据0 o; f( v) N3 N+ D6 \: _
7-1基于词袋模型训练分类器( T5 @+ E. Z) b m L0 ~% k: R
7-2准备word2vec输入数据! h5 ~5 v8 I+ c2 L- ~7 p
7-3使用gensim构建word21 K+ p- j4 B. P, s; H2 G
7-4tfidf原理
. i4 Q- x; Q" M' p; r( r4 L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ |8 a9 k" I+ @ A" n
7-6GAN网络结构定义
- ?8 E% ?7 `+ e( z! d5 L7-7 Gan迭代生成7 y+ J/ F1 Z: ^
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' }0 Q( i; j, i, B6 W. @/ q7-9DCGAN网络细节+ g- g, D% b- k* T' V3 K O
8-1 RNN网络架构6 M# v1 e: ^- b$ A* s: V) W& x8 F
8-2LSTM网络架构; K% C u2 [6 k+ |% R1 A) f
8-3案例：使用LSTM进行情
' B1 @' W! b v# |& M8-4情感数据集处理1 l- X. q! n. v$ t2 {
8-5基于word2vec的LSTM模型
* u% R0 C/ q8 O1 s8-6趣味网络串讲（数据代7 T; w6 L) N- I4 h' S1 b9 y! o* g1 z
8-7课后讨论版
g0 V! r3 z L1 Z3 N% V- V1 O% Q" G2 C6 {; a3 ]
8 d$ x4 N3 ^% b1 k! E7 V6 L〖下载地址〗
. H0 _3 |: r' Q" M1 _/ E: @' I3 ?, N% L! Y; z2 g: c; D; ]- G2 |% [
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