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2 r4 v1 Z7 b( m, i& B) ?- M; r
〖课程介绍〗
+ X, Y) l8 [. K/ ], y* z; ^此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' ?% i' G" g! R
5 X2 [! p: k1 w9 |- g7 a: d" M: W〖课程目录〗; N7 U2 ]' F; h* u
1-1课程概述与环境配置; J7 ~7 L0 C9 P$ K0 w
1-2深度学习与人工智能概述
; t9 }- w2 _5 U* P1-3机器学习常规套路
* {* U% W% Z4 ^ y$ E- |0 n; g1-4K近邻与交叉验证9 W4 K9 R; G. A& v* m
1-5得分函数
9 v( O) @& m. n: N7 k# A1-6损失函数0 ]- J! t7 [" l6 f2 q6 u
1-7softmax分类器5 z8 {/ ?: P: e+ W, F+ |
1-8课后讨论与答疑& J$ q# Y0 E/ F/ `5 r& z! j
2-1梯度下降原理- O- g8 C. k2 `9 f" }$ [: I
2-2学习率的作用-7 l8 j$ i+ |2 u- `- n
2-3反向传播-' h, U7 v+ q0 m2 W6 J# F
2-4神经网络基础架构-
. O. @" s7 b2 K7 V6 W8 ]2-5神经网络实例演示-
+ L! V; ~7 M$ h2-6正则化与激活函数
9 B) d& c! P" h& }2-7drop-out, H4 U1 j. D' |% F! q: h: k& i
2-8课后讨论
+ c3 V/ G( ~ p# r0 b3-1tensorflow安装' `: H t! Y J- e& L" E9 P( f
3-2tensorflow基本套路+ D2 W3 H4 q1 |/ ~% h% ]
3-3tensorflow常用操作
6 [1 h' K7 E. |2 H9 D7 S1 G! F3-4tensorflow实现线性回归
: k9 P4 l% |4 F# h3-5tensorflow实现手写字体3 p) ?" f$ v0 b! k' G
3-6参数初始化
; q7 h* v4 y- i3 d5 g1 q4 C5 g& e0 X3-7迭代完成训练
2 u& w9 \' S. Y8 d; W, e- w* _; `3-8课后讨论' i+ x/ b. S5 f& o$ |( r3 ?) s3 a3 K
4-1卷积体征提取
1 G' R8 i1 N3 A4-2卷积计算流程
/ R8 W( O+ c- U* x4-3卷积层计算参数5 v2 f0 u& _* ~8 M% X
4-4池化层操作; P; B4 z* `. p, \2 `+ k/ E
4-5卷积网络整体架构
% b W0 M. f) u% d4 Z6 [# y* t4-6经典网络架构
/ w9 a' O) j$ V3 q: P7 v, ]- I5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）1 y- B; H; K+ r6 p+ Y9 I
5-2使用CNN训练mnist数
4 y! K0 w+ h+ y1 I/ E& d5-3卷积与池化操作7 d0 s& T0 e/ [$ W+ H9 m" b
5-4定义卷积网络计算流程! A, Q: i h# N d& m ^- G
5-5完成迭代训练+ r7 x! i1 D R* p- ?* F4 R9 M
5-6验证码识别概述& R/ a9 P! ~1 N) C/ d3 I- {/ U
5-7验证码识别流程6 j( L7 S3 }# Y( y; E8 [+ U
6-1自然语言处理与深度学3 i' m7 M8 p# p+ c
6-2语言模型) z! f, r: N" H3 s
6-3神经网络模型1 n/ y5 b* s, |
6-4CBOW模型/ ?6 U* |4 U. e( \: a4 ^
6-5参数更新
3 |* r5 v# \: U& {0 S6-6负采样模型
* V9 H% V' H% O* [6-7案例：影评情感分类(数据
% z. o3 E& X& R' h# x7-1基于词袋模型训练分类器9 u: B* M5 I! l0 E H$ f
7-2准备word2vec输入数据
6 f1 p4 R0 u D6 ?8 I7-3使用gensim构建word20 Z% I1 C& N: B( z8 E1 Y G
7-4tfidf原理1 b. Q1 A1 y9 S" {; c
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* k. _4 I+ `! C+ {7 }1 Q% b7-6GAN网络结构定义' \! l. ~1 K. t+ p' ?2 E( }2 R
7-7 Gan迭代生成7 n7 E7 m9 Q- N( W% x, e+ h6 k8 H
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 `0 e8 R$ _, u+ P7-9DCGAN网络细节
; p/ M# W7 P& N( V( a3 w% _6 P8-1 RNN网络架构
4 |/ q- u% O# r. S) d8-2LSTM网络架构: c; x5 J0 U8 h8 I7 U. X& e& D
8-3案例：使用LSTM进行情: z& q# y% q% _
8-4情感数据集处理5 }; m( d1 B. I: q$ Y4 D
8-5基于word2vec的LSTM模型& d2 U6 h( P6 A/ E* ]. p$ Q
8-6趣味网络串讲（数据代9 k) b; y6 p; J1 ]- |* L
8-7课后讨论版 F' M+ @" Y3 u% @; ?
1 v! x3 |4 g5 n; N
9 Q0 _- X7 ?+ I& x$ v0 B" {
〖下载地址〗
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