9 K5 a) [% c* h( E' v; Z! A1 o# j2 x$ [( F
〖课程介绍〗4 K0 [' v7 e; ] D& }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. l' s+ k2 G" s D, F1 D/ x
, i2 D; Y- i( a8 l: G〖课程目录〗
8 P- P( h% Y1 w+ V1-1课程概述与环境配置4 }1 k. G: Y9 z. ]
1-2深度学习与人工智能概述
" m2 f( y& z0 M; Q2 e' X1-3机器学习常规套路, M( U o( G# T2 l G
1-4K近邻与交叉验证3 ?2 y0 h+ ?2 N+ o2 U% y f& Q
1-5得分函数. ^- x, W$ T6 R/ `( i: v9 J
1-6损失函数1 x* l8 |# U+ f! w- ], f& L
1-7softmax分类器
% E8 P/ `6 p" C6 U8 ?1-8课后讨论与答疑
* u/ Z2 I. p1 r0 e2-1梯度下降原理-$ U) a7 c3 r3 C" L6 m0 `! u8 H+ R
2-2学习率的作用-
. }) Q- e" z- z2 z2-3反向传播-
7 R- n( p7 f, v" {, I2-4神经网络基础架构-
2 u: H& f% _* E9 |. l2-5神经网络实例演示-
2 c" K; `& l0 `) ` U- i9 G1 e7 J& M2-6正则化与激活函数1 M$ w+ P9 ^- w; Z3 a" w2 Z+ e! `6 `
2-7drop-out# b* {" \; M. W4 ?* Z4 ?, b& t; p
2-8课后讨论3 q) A- t8 w0 k: ?% p
3-1tensorflow安装
; M) w( g1 A" J- f c' }: ?3-2tensorflow基本套路
4 j. [4 Q! s" M! i$ B1 e/ J3-3tensorflow常用操作% k e; S9 t. \ J! k' ~1 B
3-4tensorflow实现线性回归 r! V+ t' s) w/ L; T- L
3-5tensorflow实现手写字体; g0 U# H; S, h# \; b0 e
3-6参数初始化$ ~( S: O7 ~# }4 F8 O
3-7迭代完成训练
8 a8 I! S* H, H3-8课后讨论1 X' a7 y3 M- M
4-1卷积体征提取
' N( Y$ l+ m* I Y9 Z4-2卷积计算流程; W' V: A" {7 y7 E
4-3卷积层计算参数
+ D& I6 B3 ]3 Y: X9 L9 G. S4-4池化层操作
( Z7 N0 K( X @) f4-5卷积网络整体架构
; S* f2 h2 S) x8 M/ e, J4-6经典网络架构
) }9 ^9 a$ |* U. p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 x% ?- }* G- |- J$ [* i
5-2使用CNN训练mnist数
! b; J1 L( z# @# Z# z2 q5-3卷积与池化操作
( }: ]4 k8 @; b/ w- F3 n5-4定义卷积网络计算流程
* [- J7 u9 I3 E4 q; l5-5完成迭代训练0 }2 S3 G( [3 I9 N0 Q2 q$ @
5-6验证码识别概述' A# X$ ^- ]9 m) z
5-7验证码识别流程
& x8 G! ^. I% ?8 n3 y9 c6-1自然语言处理与深度学( O) o# C; m5 c2 v# V
6-2语言模型+ j" r( |" @- b' F1 \; M$ r: i- Y
6-3神经网络模型) m* x# g2 |& U
6-4CBOW模型
( U; Q0 l; V& e4 V3 e* U6-5参数更新
( H. R, z1 y) D+ B9 a) I: L0 P+ B5 Q6-6负采样模型& G- ?9 u, x2 v6 T
6-7案例：影评情感分类(数据
- m# Z- w, A% m5 x4 _7-1基于词袋模型训练分类器
8 e( s* i+ y0 v5 f1 |7-2准备word2vec输入数据
8 d- e8 G: p; x( {& ?7-3使用gensim构建word2
4 p' @* Y% w% N; U7 f6 K/ {4 F7 Y6 p7-4tfidf原理
' {: M$ P E4 `" N7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 F4 l; M8 _& h) ~- G. C
7-6GAN网络结构定义: n4 t: O$ E4 s1 [
7-7 Gan迭代生成+ u7 [/ g) D; p0 D; N% i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 d+ k( L2 T! U/ ^
7-9DCGAN网络细节8 r! @. \; D( o: @) O$ m7 Q
8-1 RNN网络架构+ x" E& m% q5 G* t. C/ C! s
8-2LSTM网络架构5 {. d2 J' X* U% c* ]7 l. n1 ?4 I
8-3案例：使用LSTM进行情
& P. U4 ?1 N" d/ e* k% e8-4情感数据集处理6 J( V+ X& O, c7 W
8-5基于word2vec的LSTM模型
# _9 f' u0 |0 U7 K3 j# Y( ]1 O8-6趣味网络串讲（数据代5 I' a. ?, |7 j' O: @( @
8-7课后讨论版0 {4 U- ]0 W4 K1 F/ P+ l; ]
- |3 _9 U& X% o1 E" b
: Z7 o6 ~% P; A〖下载地址〗
2 {9 N' q# O" t# X7 K& z" W: B( g R' q1 V7 Y
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