5 G! f3 ?. c* {/ R3 c& V5 S2 z7 r& d3 s. B, a, O% F5 @. i
〖课程介绍〗* y/ s2 q+ ~) ]* q3 ^5 r6 C( h7 m
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 h! |- ^5 D& H3 _
8 ^, I' p( c9 Q8 l4 z; U
〖课程目录〗+ o. ~% _" f# A$ t% z4 _% F1 M" _$ G$ f
1-1课程概述与环境配置
# Z6 X$ N& x+ |3 k4 x5 Q1 |1-2深度学习与人工智能概述
- `4 L6 p* }& X( Z/ ~1-3机器学习常规套路& I! O6 S1 t) {; m& y i: I
1-4K近邻与交叉验证
/ [7 i* G' V# Q: O4 k7 V7 S1-5得分函数" a# V" Z/ q1 B9 m) A% O2 H
1-6损失函数3 ?2 f/ f3 D( m& y# Q
1-7softmax分类器+ I& t w! B+ \' b. {
1-8课后讨论与答疑
! X/ v+ a6 u7 i Z& A1 Q- O2-1梯度下降原理-
3 K5 K8 Z/ R' J' h# \4 t. v2-2学习率的作用-
& M; |+ x2 y. s- U" @: V2-3反向传播-2 U, \ _/ \& w
2-4神经网络基础架构-
5 c; ~3 N# [& M2-5神经网络实例演示-5 p1 k8 q4 {1 V
2-6正则化与激活函数: v* ~8 `# F' T' v: C3 g# \5 ?
2-7drop-out
$ B) U: _' ^; z9 w- J* r* d2-8课后讨论( ?0 d! B8 ^( c$ B. D- k
3-1tensorflow安装5 B, ^# F2 b! j1 K( z/ v
3-2tensorflow基本套路
0 A1 {/ p0 L6 z+ T) z* i0 L3-3tensorflow常用操作
8 c6 p$ o* M1 H1 J' A" M3-4tensorflow实现线性回归
" q* l8 @5 C5 S0 y, X3-5tensorflow实现手写字体+ Q! f: N( n, X/ n* u
3-6参数初始化
: L/ H2 q+ v; }( z/ u( f1 d7 v* p3-7迭代完成训练
* J/ G3 h* Q j/ {: v3-8课后讨论
* ?: u, H" A# F4-1卷积体征提取) A1 m! \2 {" w; ?
4-2卷积计算流程6 A& ]: q4 e# I n6 u
4-3卷积层计算参数/ r- A9 u# }; D7 \+ d1 e8 J
4-4池化层操作0 d0 f4 B- L: A& u; Y7 g# f
4-5卷积网络整体架构
* ^6 J4 \$ q' X8 Y3 Z4-6经典网络架构. s) n# A$ w4 U# p( b0 M9 A
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, l2 o/ B0 A' Q) ]. ]9 q5-2使用CNN训练mnist数
" S; d! [0 ?; o! H5-3卷积与池化操作
( ]5 K9 s: H0 `+ Z! [1 x1 n5-4定义卷积网络计算流程 b0 N: q, }0 P/ x: j
5-5完成迭代训练# T Q% X I' |9 Y! t2 i* [* D
5-6验证码识别概述
! @8 Y5 `7 b1 q# G5-7验证码识别流程
2 r% F: R5 g1 E. d( E6-1自然语言处理与深度学
8 S+ m* j' E8 T' c* v" B: D( q6-2语言模型
4 |: R. ^. N& _) b) N2 w D6 x6-3神经网络模型3 [& d$ v1 f# m& J7 g' b
6-4CBOW模型. ^5 P2 f0 i9 S1 j+ V. a- O
6-5参数更新# p3 W3 D6 X5 o6 m$ g0 L# o4 y9 @, q
6-6负采样模型! b8 j$ i: C% Z, H; K1 d& t1 b
6-7案例：影评情感分类(数据
2 h5 y0 N" _: I' l7-1基于词袋模型训练分类器3 [1 G' E& @& {8 ?9 [9 u' I% `
7-2准备word2vec输入数据( l$ i& x( K( R: J; E- v+ ^, F: _. g
7-3使用gensim构建word2, U7 `% l, i: k/ _, \. F) s& @
7-4tfidf原理/ c! q9 ^7 g2 R7 Z" m: V4 l1 P/ s. B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) Y" y4 `1 t F- g7-6GAN网络结构定义
+ R0 P8 @9 ]& @# Z5 D7-7 Gan迭代生成
( r; A* h+ t2 h% ~4 f4 u! H/ w2 M+ l7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( X2 H. _& g$ E4 j
7-9DCGAN网络细节
. s7 \/ y6 i. Y+ d8-1 RNN网络架构
% V0 [/ k+ V5 O2 d; V9 ?8-2LSTM网络架构' H* [9 H& e; t7 `- a# h4 a" t5 k
8-3案例：使用LSTM进行情; E8 U4 T0 I2 R
8-4情感数据集处理1 c- v+ C' w) h7 \7 o5 e
8-5基于word2vec的LSTM模型
- c- f0 t; x" v8 j! l8-6趣味网络串讲（数据代
: P6 {' b+ q1 B# O+ B, b8-7课后讨论版
0 {# _3 ^0 b; L5 A! o
7 v* ]) u& g, [! L. l, C" @3 e3 H' |
〖下载地址〗0 e. Y/ O9 B' ~+ Y# P7 n) ?# p
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