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3 g) V6 M3 w8 J& E6 G! I/ F0 S) J
〖课程介绍〗
" O" ~4 Y2 v+ ?" S此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 }9 j7 g0 F! X4 }( `& t- H! H+ Z2 x$ d, o# M" h, A2 n
〖课程目录〗
$ [' C; h' |/ \3 `3 q" X9 K1-1课程概述与环境配置
' l& o6 J3 ]$ Q- N# w; K" p1-2深度学习与人工智能概述
1 e8 {% x. H) k6 d6 q1-3机器学习常规套路* C4 |( z9 G, f3 ~5 `5 C% d
1-4K近邻与交叉验证% ~( }+ g0 B% ?% r7 b
1-5得分函数& K( t/ l. U) ]
1-6损失函数+ g8 p2 ]# d1 y) ~" H
1-7softmax分类器
; ?2 _6 n. U. R+ o3 T l$ w1-8课后讨论与答疑6 L) l, y: `. ~, F5 c7 ]( a8 N0 R
2-1梯度下降原理-
( G( L9 ~9 D: N! _: e) p3 F2 F2-2学习率的作用-! {$ V2 V/ V8 g5 r8 d/ d
2-3反向传播-
: w7 }$ b* i, w) b2-4神经网络基础架构-! s+ I: \) ?( ~0 H$ Q; H
2-5神经网络实例演示-
# H$ r! q: A; T: _( o" [2-6正则化与激活函数
7 H! ]* ?2 ^2 B9 A; m8 g X2-7drop-out
9 s- n0 M9 S2 J# g! z2-8课后讨论* i6 V) ^! {4 o+ }
3-1tensorflow安装. K6 l' v! ~9 _3 [
3-2tensorflow基本套路
. f! [: c1 ^: P3-3tensorflow常用操作$ v& x: a# z" E
3-4tensorflow实现线性回归) S. `; l. `7 c% v8 ]$ z1 C/ V
3-5tensorflow实现手写字体! O; n! g6 o$ e9 s0 T
3-6参数初始化) ?; f4 o/ H; v
3-7迭代完成训练* G6 R+ ?4 {; x. f. t" e! x
3-8课后讨论& P% d4 ?2 @. Y, v% N% f$ [ p
4-1卷积体征提取
! b0 B% T8 W# _4-2卷积计算流程
o+ W% K# r5 L. T* e% Y4-3卷积层计算参数1 Y7 ^3 I- G% w2 U' q7 s9 F/ c
4-4池化层操作2 g: q! i$ L) P2 I5 ~
4-5卷积网络整体架构1 A, R- [; {; {$ `' X+ I B$ q
4-6经典网络架构
6 A" g L! M* N6 v! x8 ~5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, C- ~% \& H l3 v/ o! q5-2使用CNN训练mnist数
$ w" ^" ^6 x5 B2 J' V }5-3卷积与池化操作
# g' }& ?1 a8 ^8 K9 Z% H& \) q5-4定义卷积网络计算流程: T$ V' u1 E' g
5-5完成迭代训练
1 D, t2 u2 B N! q8 S7 ~5-6验证码识别概述
$ F5 S/ c7 K; P5-7验证码识别流程2 e# u1 O2 p- |7 W }/ y
6-1自然语言处理与深度学
) E7 u7 n' q& s; v6-2语言模型
( w4 \1 i: V6 z' ?* v. v6-3神经网络模型5 i2 ` A* \( y t1 y/ L+ L$ E
6-4CBOW模型2 B1 ~' O8 T$ j
6-5参数更新
" o& v6 [# S6 a# ^4 F* Y: I6-6负采样模型5 ~- a7 ^$ C/ u. @- l: E
6-7案例：影评情感分类(数据
3 u2 w: S1 ~$ V# C# ^( e% J7-1基于词袋模型训练分类器2 k J( W( w" n) n1 L9 h
7-2准备word2vec输入数据
0 f: ^6 K+ m, k+ D x" `9 D3 i7 e! u7-3使用gensim构建word2
8 V: a6 C+ `: I, M) U6 M. x) H7-4tfidf原理. M( ?$ S! X4 E
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! O7 d, w3 U T3 c1 [6 f
7-6GAN网络结构定义" V6 K8 T: D% l, I, w. E
7-7 Gan迭代生成
5 ~' X1 ^ }2 ~ j# d7 o7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! i6 N' H( }. o$ }/ J0 F7-9DCGAN网络细节5 n( d @- B" [# r; ` d; n2 B
8-1 RNN网络架构
5 R2 ^# E; n" X& ^: {8-2LSTM网络架构, P k3 n; p0 X* z" h5 B
8-3案例：使用LSTM进行情
" v+ ~* ^6 V3 @# r* y% K$ @6 j3 g/ N8-4情感数据集处理" ]- L Q+ R; u, U8 q0 D: e/ `
8-5基于word2vec的LSTM模型2 [4 p% b) L3 m
8-6趣味网络串讲（数据代
. e9 H( ^8 @* j, G% L2 I( `' t8-7课后讨论版+ {* ~) ]7 ]4 q) S# J
! f4 ~1 i, X/ F: N( Z
: R; z: j4 _7 T/ Y: [0 j; P7 m〖下载地址〗
+ B+ U5 c$ s" V9 g7 O! E4 L% O$ O Q; F0 f1 f1 [/ w) x
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