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5 I. z2 }5 N5 @* z2 q3 ~5 U
〖课程介绍〗
" Y. w9 O( y# f* K/ t2 f+ |$ R z" D此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 R$ i+ O/ g; w+ B3 {: E4 B: ?+ [6 y# l9 A X1 K( F# V
〖课程目录〗
# [* | e) g. W, J, h1-1课程概述与环境配置9 T' M! s* t( \6 ]" T, n0 \
1-2深度学习与人工智能概述7 b+ k# z+ G% [; L7 }' B" x
1-3机器学习常规套路
. G* p) ~2 b* O' q4 ?0 I, T3 F1-4K近邻与交叉验证
3 R5 [3 f* Y9 g9 o! q: J8 B1-5得分函数
; k# Z( c0 {& g# o) P# v. I/ O' G1-6损失函数; I+ C# i5 b* K6 @# ?2 R. a
1-7softmax分类器& Q$ m% c2 K7 J5 f" a$ d
1-8课后讨论与答疑' ]' E/ X! y, y3 V- L. V% m1 r
2-1梯度下降原理-# V4 H, K5 u1 B, d \' o
2-2学习率的作用-/ R2 A3 g0 G$ C/ @! l2 D( y' n
2-3反向传播-: c6 M2 v) I- Y$ u8 `( Y6 _- Q+ K
2-4神经网络基础架构-* [- }: F0 S- C( D2 h& n9 Z
2-5神经网络实例演示-% ]. L& W7 d h4 p5 W
2-6正则化与激活函数) V1 f8 X/ C A2 N
2-7drop-out' u3 @- M2 K0 X& v% e8 ~
2-8课后讨论% Y. [% G9 w' m4 R& |, ?
3-1tensorflow安装- s2 N O: C/ _
3-2tensorflow基本套路
8 l! ]+ P+ d5 _( ~" q3-3tensorflow常用操作! A2 ~7 o. Z/ } M! o# r( `9 a/ d
3-4tensorflow实现线性回归% x2 ]% Z! l* Y* W' L
3-5tensorflow实现手写字体
" [3 R* g9 y; v5 Z3-6参数初始化
+ K5 Y& B1 c4 p. O$ {; M3-7迭代完成训练
. r" @, m8 }1 [0 T5 g2 N7 G0 _- q( y3-8课后讨论
4 O' n0 T* Z7 j& s: s/ E' Q* G4-1卷积体征提取
! S4 }/ u; Y. b! q' L4-2卷积计算流程: ~) ?( D# O2 R* o
4-3卷积层计算参数
& n# O# L; }" t" S& D/ ], R4-4池化层操作
9 u/ w" }5 ^3 N% g; [4-5卷积网络整体架构
" j7 a4 U: Z* t+ H7 }4-6经典网络架构
- S% J: q% P3 r: S3 o5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 S4 z- ~6 x/ E% v9 v2 y% A5-2使用CNN训练mnist数
& D! R& l; P& k; J. V3 @0 |5-3卷积与池化操作! ` W P% {) B1 t# r4 |
5-4定义卷积网络计算流程
0 t" U! S! R+ R5-5完成迭代训练
% E1 W. X' m9 X# F9 ^5-6验证码识别概述
2 A7 y8 N* ? M$ L' }# d5-7验证码识别流程. H: E( G: p, ]/ e" A, t: |
6-1自然语言处理与深度学
6 [# I7 a* c2 ]+ J3 `* y6-2语言模型& K8 n. z$ i7 }, @' D
6-3神经网络模型- b7 r# P$ f" K/ c. i7 S% k2 s' t
6-4CBOW模型
3 b3 ^3 q$ Z5 ]" H" y# Z6-5参数更新
. q8 C; q# l, Z! p6-6负采样模型
2 h6 @, _: r2 F9 m8 |8 o6-7案例：影评情感分类(数据
" k$ g4 F* }9 c5 ]* c* ^$ L7-1基于词袋模型训练分类器
+ o) l/ S" [- p& l3 U2 T7-2准备word2vec输入数据
9 H: i! @! J; c, K u# h2 n* G3 l7-3使用gensim构建word2
( ?* [) }) O8 T. v, k7-4tfidf原理
0 }) `' V8 x3 B" s5 i( [ T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 I! j+ D4 m, b4 r5 ?3 e6 M7-6GAN网络结构定义
9 _1 K% j0 r! r3 \/ E7-7 Gan迭代生成
; C/ e# y1 d) Q$ v* A7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ r5 D, p( R! `$ p. t L7-9DCGAN网络细节: t% }) b; ]" d$ `& O w
8-1 RNN网络架构5 t# Q [+ b) z
8-2LSTM网络架构
0 @* h# C7 } X( I8-3案例：使用LSTM进行情) L) w6 q* }- u
8-4情感数据集处理6 W& l. w, y8 R! P7 @" X
8-5基于word2vec的LSTM模型' c6 w5 I$ |! g: s
8-6趣味网络串讲（数据代
* V* E+ U& C. C& M$ ?9 h6 m8-7课后讨论版
5 `) I+ s( Y5 c7 r; }9 N: h
" k4 v: d% C& M- \4 T, F J3 V# U3 R* m, w5 h, {1 I% J1 w# s
〖下载地址〗
- ~' |: D9 k/ `1 Y* i1 s( l4 t! ?2 U0 F; d8 H# E
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