7 k( \* S6 ]8 M8 _' I' L. H
) A" f+ N, [, O
〖课程介绍〗
2 Z3 q I4 U, Z% F6 C此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. H8 z0 X# N" @. U7 b2 n
% r/ B6 N0 @1 c0 _# T〖课程目录〗
. h/ ]" v; {. Y% j( Q; c; N1-1课程概述与环境配置, _" q: c$ k/ |, \
1-2深度学习与人工智能概述
% [! B$ O0 t, D `+ i: Y& @, {% h1-3机器学习常规套路5 s# B' t, S" L
1-4K近邻与交叉验证3 }& F- V( f, u$ B
1-5得分函数7 H2 P- g. D$ k
1-6损失函数
5 G( }) V$ u! v; ~- N/ ~% b' \1-7softmax分类器
+ j- y, W! r0 G- t ^5 g& F0 R( r1-8课后讨论与答疑
3 @$ d; b! w/ |3 @2-1梯度下降原理-0 A2 M& L) h9 W+ N* V
2-2学习率的作用-
$ b1 R1 Z$ Q$ I) d: z2-3反向传播-; ~$ ~3 `2 P4 [0 N1 _
2-4神经网络基础架构-
& _" r+ d' {# {) i2-5神经网络实例演示-6 g0 X0 Q$ j8 n: Q3 ~- m% q
2-6正则化与激活函数
: r4 Y+ M4 u/ x2-7drop-out, d" N, T4 ?) [! ` P# r
2-8课后讨论: n+ \+ d- @9 }; U) Z- U
3-1tensorflow安装
1 ?5 X; C( G/ b7 ?3-2tensorflow基本套路
+ h8 S: ^$ U; B4 Q u- O3-3tensorflow常用操作/ i/ y N2 d& J. F' b
3-4tensorflow实现线性回归0 P# f* q" D' U8 l$ t( p
3-5tensorflow实现手写字体
* i( d: X4 d. P2 X3-6参数初始化
' w, N# O# r% {1 E3-7迭代完成训练- u4 ~! q' b+ W$ Q
3-8课后讨论
4 @! Q4 {3 t# x8 F4-1卷积体征提取
+ v8 M3 D+ D, u% ]4-2卷积计算流程
0 j3 S3 F" E) u% h+ |3 H4-3卷积层计算参数
& Y4 _0 r' E) z/ S# y4-4池化层操作
/ r7 u5 x- ~ T8 m/ G4-5卷积网络整体架构- u" b1 a% d" q k) {
4-6经典网络架构
1 M$ o6 n; P- j% S) V. {8 n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# y7 ^& Q3 c. y7 N: R5-2使用CNN训练mnist数
- {5 A+ L, T# V i i, N" u5-3卷积与池化操作
( k6 i# i! Q* r" a6 M6 e" ~1 Q% m5-4定义卷积网络计算流程5 P- ^) g( v5 G! B$ f9 S
5-5完成迭代训练& G7 o; j/ S! v; n! `& b! U d) b
5-6验证码识别概述
! _: U# D6 K+ q9 z9 g: T H% }/ `/ q5-7验证码识别流程) J4 W c6 f5 W k; W) j! _
6-1自然语言处理与深度学3 A2 ~) F$ m4 w6 q, f- L& W7 o1 [
6-2语言模型
* r' p! a' b! a. r& }6-3神经网络模型
: W/ `+ `* o3 p. m6-4CBOW模型
- ^' S2 m0 T8 n! l" K6 f6-5参数更新$ j& ?% L0 t1 E
6-6负采样模型
& T9 y* p$ \3 m7 n; w6-7案例：影评情感分类(数据
4 L, Y" w1 i( Z# A2 {2 K" {: y+ V7-1基于词袋模型训练分类器
$ g8 l3 N" L( ?* |; d- D& r" \7-2准备word2vec输入数据) s" I- _+ U$ v0 M8 j8 e6 q1 K
7-3使用gensim构建word2
; s- g( k* @5 c8 x! J( H7-4tfidf原理
6 x5 }) e2 E# g C7 q4 e7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- m" U0 c/ f+ S. {) ?
7-6GAN网络结构定义
" X% P2 ^4 k% t: A/ l# }7-7 Gan迭代生成) T, e" I. F3 K. W
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' \' i) p+ v. G7-9DCGAN网络细节
1 R/ j. a# N6 ?% k8-1 RNN网络架构0 H1 f E |: {
8-2LSTM网络架构
* Y. i, ~1 O4 T! W$ q! t" r. y& k8-3案例：使用LSTM进行情3 z" y) |) J; I5 u9 J7 H
8-4情感数据集处理- H. ~. o3 Z" [ x, o
8-5基于word2vec的LSTM模型
6 [+ e: L2 o5 q4 j" _8-6趣味网络串讲（数据代
+ _' D. d/ r& ^# e( S! O8-7课后讨论版
9 Y0 V$ ~0 n5 @8 F# @# T. Z
! S6 d7 C( [& P0 H: S9 C0 g
3 x: k; W% D u" ~) I" h2 X〖下载地址〗" n( ]0 @5 P% G5 ~: `# D
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