5 K# v) r% {4 }8 E( N% ~
S9 \5 G$ u3 g7 C' J) B〖课程介绍〗
6 a5 g4 i6 j0 G" |% E% j# ~9 q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. D. u9 U9 R# c5 G1 k2 W& k8 i2 C- j" D0 |
〖课程目录〗
8 g( K. f4 M; w& _, `1-1课程概述与环境配置
/ t; B! J. g( O6 b1 M6 R! t1 z1-2深度学习与人工智能概述
# `- R, A7 {8 @7 @$ S! H1-3机器学习常规套路# j! f7 @+ v, A) g4 |& S
1-4K近邻与交叉验证
9 x: \0 q8 ~2 p& W& M1-5得分函数
" c" d0 d9 [0 ?% q. Y, s; t0 c1-6损失函数
9 ^8 y# x) E* _9 E2 K4 ^1-7softmax分类器
% S; A6 e/ l/ n& F1 z% N9 z- G1-8课后讨论与答疑
3 D5 K- p: g% N, S) }! K' b+ O2 N2-1梯度下降原理-1 w& M. n3 X$ X' p, d! U/ P
2-2学习率的作用-
7 y+ ?4 @7 @4 J. x) P3 u& v2-3反向传播-: O; n2 n. q2 y0 [6 \
2-4神经网络基础架构-
* Z2 x& x' G5 ~7 D- c! F2-5神经网络实例演示-
. o; }; z. h+ x+ Q2-6正则化与激活函数
3 N7 r1 u/ W- {' L- f2-7drop-out# g6 z! m1 F2 o
2-8课后讨论( S9 d4 f5 ?* L: f# l& E8 u5 W
3-1tensorflow安装
; G( h7 O8 b" `+ X- E& }: J3-2tensorflow基本套路
% w: J0 z7 T" Z H% U! i" k3-3tensorflow常用操作
* c5 p) n1 K0 S8 v' @# h3-4tensorflow实现线性回归5 z7 J% ?* D. x! _$ G8 L' P
3-5tensorflow实现手写字体
! |1 [/ Q4 C6 i o3-6参数初始化
5 H) L/ j3 D9 P' J3-7迭代完成训练/ {6 k7 T6 g9 Z* H; X9 t1 t' k
3-8课后讨论* j* B* y' ~/ U
4-1卷积体征提取- }2 y W4 a: g- T
4-2卷积计算流程
4 y6 D& R' A4 x; w. o R$ U4-3卷积层计算参数
( @) R l7 k" R8 O! w) L% ?4-4池化层操作
1 F" `* g9 p5 j5 k. n) Z; r4-5卷积网络整体架构
% ? i' Q6 D- S6 o! k) v4-6经典网络架构
o+ H' X# u1 q5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# \ m3 ?- f1 s/ e, {5-2使用CNN训练mnist数) w5 |$ e% Z2 S4 X+ S9 \. v
5-3卷积与池化操作
$ H& x! j7 `" R1 Q, j: z5-4定义卷积网络计算流程; m- i, B6 B1 ^0 U
5-5完成迭代训练5 ^2 }' U( u9 z% a8 t
5-6验证码识别概述
* ]- G. b6 n( \9 ~: g7 _5-7验证码识别流程' O) M8 j% H( [; F* l
6-1自然语言处理与深度学
4 \0 C; }6 Z& r' H6-2语言模型
3 F/ V+ Q( H% K$ Y2 P) G. N6-3神经网络模型
/ T) q9 F9 e) \0 C6-4CBOW模型) ~2 h. I8 K. K5 C& A" Y
6-5参数更新" k; b# l1 L' z+ v6 N) i
6-6负采样模型
6 d0 ]! I" o( c3 ]! H$ q6-7案例：影评情感分类(数据
" r% t5 c6 _& `$ E* q7-1基于词袋模型训练分类器# L1 M' x6 k# y. i5 W. _' ~+ q
7-2准备word2vec输入数据6 S' t# p& R6 n+ `! b
7-3使用gensim构建word2
% e2 Z8 `9 f' f" ^! f7-4tfidf原理
9 w* W: C8 t5 N/ L ~' x8 p" [7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 L& ~3 B; e- p) ?
7-6GAN网络结构定义+ P- }$ M- |# ~. V1 a5 d+ a9 t) v J
7-7 Gan迭代生成
: d; r \! f& K7 d$ t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
3 a' T }5 W: F. |- J3 \; O# w7-9DCGAN网络细节
$ N+ z+ l. N; w5 `& N1 x8-1 RNN网络架构
E/ h* k# z, o9 `8-2LSTM网络架构9 Z1 ~: Y3 {4 S/ E# r( i* y
8-3案例：使用LSTM进行情3 ?: s) ]# \" R$ _0 g0 S# Q. L, C
8-4情感数据集处理/ d1 l- M" E9 j$ O
8-5基于word2vec的LSTM模型9 d# A2 x: i$ Q) f
8-6趣味网络串讲（数据代
) h# [) l( e+ B% |( s$ s" A8-7课后讨论版' _. q6 D7 G! M# `
* R" H7 `4 A6 V! c2 H. A
5 X7 M) Q% `2 J7 }4 ^3 }: S〖下载地址〗
/ _2 F" P+ E( |+ p8 G. L$ v6 i- \4 [& f* i& R
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