1 u0 B" z u/ ]9 n0 ^8 `# s! U) Z8 j C4 N' {* l0 s
〖课程介绍〗& O( _, Q- {! f& p4 q1 u
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
* c/ N' W h8 Q" N7 a3 c; e0 P7 z# B+ G( ~
〖课程目录〗
2 o: t; w) G; Y, Z9 s! k z. y `1-1课程概述与环境配置+ O3 Q9 |; k( Y; r+ h
1-2深度学习与人工智能概述
& i6 _. p( }4 S4 \; F+ j$ S1-3机器学习常规套路
. j0 B$ [. `' B( E9 u5 v% \ T+ K7 a" u1-4K近邻与交叉验证
" B2 K# t) S! D% |$ u' | f8 M! W) w5 Q: @1-5得分函数% n2 X; x) }3 ~( v4 }. |0 O: x
1-6损失函数
: L* _! m0 z; N7 Z3 b# E& I, Q1-7softmax分类器5 D; [- m9 G5 C5 M$ @
1-8课后讨论与答疑
" k" d T' n$ w% @% O2-1梯度下降原理-
; a0 y4 ?$ q: {' n& F2-2学习率的作用-/ N9 ~4 h6 `, N
2-3反向传播-) ^2 O1 i9 W* A& C5 P
2-4神经网络基础架构-
8 [. G" U7 i% j: S+ S9 `2-5神经网络实例演示-
- s$ M' t' `# ^4 X3 B2 c2-6正则化与激活函数4 Y% }+ a6 L! v/ M
2-7drop-out
- o" S. _+ y, U( l2-8课后讨论
. d( k1 {9 y# \, A. B4 a3-1tensorflow安装$ v: I" g: x8 t
3-2tensorflow基本套路9 p; c0 u% v6 ]5 `- v+ @
3-3tensorflow常用操作
% Z( J* j8 p* X' a8 i8 m3 _* F8 w3 N* ~3-4tensorflow实现线性回归
3 F" L3 d; Q' @. Z3-5tensorflow实现手写字体
. f+ R7 ?) }; f% {; q# B3-6参数初始化
6 O6 v# `' U; I! L: j4 N8 C0 ?$ d3-7迭代完成训练
* b# f4 X7 I( \: {( p) n- u3-8课后讨论
/ w* E9 G4 H( m4 c4-1卷积体征提取
7 C. @, _, a1 @% d/ g4-2卷积计算流程. ]$ x& m7 K. y, c+ Z* W- R
4-3卷积层计算参数: o; p- F3 \3 N4 s( `& t2 u
4-4池化层操作
- l! k* R* h- x1 C8 g' G$ [4-5卷积网络整体架构
i. J5 _$ h2 {7 p2 d0 O) X4-6经典网络架构
$ v( D3 Y# L1 ~, a. w2 ^/ z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: p" I0 Z$ y: N# B
5-2使用CNN训练mnist数' p9 m+ u# K l* f, ]' W
5-3卷积与池化操作- v: \9 O& N) q$ d; C0 v1 a
5-4定义卷积网络计算流程
% ^; ^2 L! q8 j( ~( x5-5完成迭代训练) Q: ]4 K( L1 J. z6 Z6 @
5-6验证码识别概述% M" L2 R+ J! L/ p& B
5-7验证码识别流程; l/ ]3 a7 M. r! p" v
6-1自然语言处理与深度学
( k: w+ t+ n) g) t! V: @) `% A6-2语言模型; @9 T2 H* v# o1 S9 }7 J% w
6-3神经网络模型
- L" e8 w0 h1 |' [4 Q1 d+ E) Q6-4CBOW模型
, L. A0 q$ b7 |5 `6-5参数更新+ m& _5 j9 t, L9 ~ ^* W
6-6负采样模型, Z0 K3 |" K7 U1 ~) |6 m( ]+ P
6-7案例：影评情感分类(数据
9 W4 |7 n" }0 a3 t" [0 Q7-1基于词袋模型训练分类器/ q( t8 l7 g/ P
7-2准备word2vec输入数据$ L: t5 E! h0 m& X
7-3使用gensim构建word2) o! R; v5 Z( a7 {
7-4tfidf原理
, n5 g- D H2 [/ R/ ^ n7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 V8 F- V2 O9 [# u7-6GAN网络结构定义, A i! e1 w# v& a' i
7-7 Gan迭代生成0 ~$ a* N. f% t; Z4 r! u
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' r2 T+ O5 o1 t6 Z! i6 q3 D9 l
7-9DCGAN网络细节- @5 O* P1 E+ p4 i5 _& O/ g
8-1 RNN网络架构7 I9 S& f' M/ D& ~6 u# Q
8-2LSTM网络架构+ T/ d2 L0 s# Y, y, k, i" F
8-3案例：使用LSTM进行情; D# D. X% j' ]' {( Q* n4 C
8-4情感数据集处理: @7 V4 q% S; z8 [; x+ U$ A. e) R9 K# G( U
8-5基于word2vec的LSTM模型
" |9 `8 F T: e8-6趣味网络串讲（数据代
( \" u# q6 e% C' D0 [8-7课后讨论版
+ ] y0 x3 `+ x; b) G2 y) H: r" i/ F& ?. X3 V8 u
( c/ N0 Y* N$ C. a# L1 r( j〖下载地址〗
/ q i. Z) ^1 R3 D* ]4 N6 ]( V) i; r+ A- S
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