5 i% o: D0 g8 [3 A! [1 N# v# N
( R7 E4 k9 I$ q* E/ E$ _ v
〖课程介绍〗1 P- D5 |5 t$ {
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战8 S# p; Y' L1 D. r# H, ]5 b- N" x
$ _0 {! g9 j5 q% W+ K〖课程目录〗
. g6 K4 C& p: K5 o4 T; p4 i1 v1-1课程概述与环境配置. }2 @- H; ?+ m% h) d: Z. |) W
1-2深度学习与人工智能概述5 P, m0 L2 `+ Z5 L
1-3机器学习常规套路
& ~) N: d2 N5 m! @* E, q3 x1-4K近邻与交叉验证6 O9 {0 ~& v0 C9 V+ d7 A
1-5得分函数2 _3 `* [6 H, d0 w6 \9 u, v
1-6损失函数
8 {3 \0 S! w1 h6 k! \; o1-7softmax分类器& b! m9 c) m2 U( o. S! _- c
1-8课后讨论与答疑& y x$ `: E% t& z2 U3 J
2-1梯度下降原理-: J; q! C/ p2 |9 S2 T
2-2学习率的作用-
* @4 ?" R2 k: l) N* x4 b" s* Q2-3反向传播-
9 ~# Q! [: T: u+ N4 t7 ?9 I2-4神经网络基础架构-& X/ D5 l# h4 m: p* t& W
2-5神经网络实例演示-
^$ w" z% e O' ?. s: V/ ~2-6正则化与激活函数2 N0 Q: ~/ Q7 V4 H& n+ E6 H; y5 D, A
2-7drop-out
9 w0 {! N: f% { e2 R- `6 t2-8课后讨论9 K; F' |! Y' d3 |4 e
3-1tensorflow安装
( |1 H$ D3 a; K2 G( F4 N+ E3-2tensorflow基本套路
6 q J0 m! j+ `$ _' ]$ ?4 j0 v2 B3-3tensorflow常用操作
. x; a# q' v$ |, v8 i% v p8 \, c' ]$ a3-4tensorflow实现线性回归( O" L- u z+ w: w( r
3-5tensorflow实现手写字体
; g* q6 Q0 A& J% Y* P j3-6参数初始化0 {9 l6 M' V- o2 L6 T4 n
3-7迭代完成训练, {8 A# a3 H$ m. T7 i
3-8课后讨论* `3 g8 A+ @1 b6 q. p; e$ H' G
4-1卷积体征提取 ]0 J1 g$ s# u$ W
4-2卷积计算流程
% E$ u% B. Q- u5 @4-3卷积层计算参数
! U; V, X0 E. K; Q2 ?) H- p9 ~* E4-4池化层操作
4 x2 _/ c8 k H9 }6 o# |" ^5 d) c4-5卷积网络整体架构
; o8 K0 w: X8 y% `+ B4-6经典网络架构! N& ` R- i Y5 W9 k4 s
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 R, W8 O/ V1 T) w F2 [& G5-2使用CNN训练mnist数
& ^% [; n( j d5-3卷积与池化操作: v4 A1 l% }+ y" Y
5-4定义卷积网络计算流程$ Y* n* u7 s. V$ u/ \& n) a
5-5完成迭代训练
( v C: j) t( b F7 w( M5-6验证码识别概述
. Z2 m2 u% ?( a+ k @5-7验证码识别流程
2 r% N& p( `9 R2 |6 @6 a" W% P6-1自然语言处理与深度学
3 k5 d, J, P0 D- w6-2语言模型4 d" q" c) E) p4 }
6-3神经网络模型) M! Q; p. W. E3 E. U, F! d
6-4CBOW模型
. t* Z6 `$ n" E* i9 f/ `) ^, T6-5参数更新
; u! ^% O' ^# q d) C4 _, f6-6负采样模型' l+ `. F; N8 R- o( f8 l9 C, J1 f
6-7案例：影评情感分类(数据4 K* B, O8 M P+ u
7-1基于词袋模型训练分类器
! s9 z; a7 Y5 y( ]$ ?9 H' e7-2准备word2vec输入数据1 _, F; g: U4 Q6 ?* t$ x
7-3使用gensim构建word2
) M' S# Z7 y8 k% X5 Z7-4tfidf原理
8 ]) B, o2 E: o0 K7 J7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 n' {8 o" s& |+ P% n2 H1 O' }
7-6GAN网络结构定义/ P: j; v( z. F% C$ I( r2 p2 i/ m1 A
7-7 Gan迭代生成( @4 _0 q/ j5 w$ g! u! s8 j- c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
f" D" O- F" R3 u0 I$ @: a6 r" S7-9DCGAN网络细节
v2 r* D( J' X2 n; t8-1 RNN网络架构9 ?6 c4 ~* }, x5 E
8-2LSTM网络架构: N( Q/ D$ \+ P2 Z
8-3案例：使用LSTM进行情
; o- n9 a6 R# f( t+ }! A' d4 y0 |8-4情感数据集处理
* e: {! ?0 u0 |8 }7 e m8-5基于word2vec的LSTM模型! D/ Q6 s! E C
8-6趣味网络串讲（数据代5 D7 Q8 G5 L4 E$ {0 j% s
8-7课后讨论版
- H" H ~+ H7 E7 c, @) t/ | G, h6 g/ L# h
: D& C* q4 X& z& _& o9 e/ @+ _" s〖下载地址〗9 ~5 v; ?: s! N+ Y9 q- x7 V
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