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, s, j9 o; g! h0 i5 J6 U〖课程介绍〗: Q4 \2 n( b5 r, [9 U5 R0 ^$ u3 N
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) G/ z' s. G; w5 y* x& W% a! s# X j* X- J% ? @; H
〖课程目录〗
" T3 L I2 X( Z4 S$ C/ }* {1-1课程概述与环境配置7 \* t) P# v, f# W' \
1-2深度学习与人工智能概述' B w8 T1 ~) s* i: e! A, b
1-3机器学习常规套路8 c7 J) i5 q- ]# c
1-4K近邻与交叉验证, _+ p3 B/ Z- `4 r( {8 J! L
1-5得分函数
9 u, X C/ a1 |4 j* l* }/ f1-6损失函数% H7 h9 ?8 e# G0 M5 v) |3 |
1-7softmax分类器
" [# s( s( Y) \+ _5 {1-8课后讨论与答疑$ c) ?: v) ^* Q. d# v
2-1梯度下降原理-- Q o: F9 V; w% ?7 n. H4 z
2-2学习率的作用- l. P1 b2 q# _
2-3反向传播-8 \% A$ Y2 H' O- P) }& z
2-4神经网络基础架构-
' N+ }5 M( x2 H: Z, o) U% K" {2-5神经网络实例演示-/ ^/ _7 W% \' n7 e- w
2-6正则化与激活函数
6 i% m" o3 Q. X H- T+ D2-7drop-out7 L) u5 o' Z0 q2 g/ G9 z' s! {
2-8课后讨论
+ P* |+ w! [+ W& M6 A7 v3 P# p3-1tensorflow安装0 k1 z5 h9 R1 K f
3-2tensorflow基本套路
/ T$ B) _, S# c: ?- W3-3tensorflow常用操作
2 _+ ~8 U: p3 b3 C/ Z2 o" g/ j3-4tensorflow实现线性回归 Y" E$ g I+ l$ q" P. T
3-5tensorflow实现手写字体
* M' T: V8 p; A& L1 ?- \6 i5 h3-6参数初始化9 d0 U7 a% l" ^" @: h
3-7迭代完成训练
6 ^, ^* G8 I; G! [( c3 P6 @) I3-8课后讨论( @: P' }+ ^ O4 E2 R' z
4-1卷积体征提取
! m$ V C" O; _4-2卷积计算流程* w9 y4 @; M+ x( D# T) T, b
4-3卷积层计算参数" s& ?! l1 W' o# y; X' B2 K
4-4池化层操作
3 }& D1 y" N1 F7 V9 j6 C! Q( w4-5卷积网络整体架构
# C$ a$ t! u. i9 ]+ r( _4-6经典网络架构8 k5 d; O3 x( j9 H9 G/ @% y
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, `3 H6 W$ z3 s- o6 a5-2使用CNN训练mnist数
! @: Q/ d/ L! b2 m5-3卷积与池化操作
/ H. b% d' b" q9 a. e( ?5-4定义卷积网络计算流程( ?8 |8 S" Q$ x+ L
5-5完成迭代训练7 @, A( p0 s" C% m$ G8 c
5-6验证码识别概述. h1 g ] B" r$ U; X
5-7验证码识别流程
. T$ t z- j {# @7 ^6-1自然语言处理与深度学
" X$ v5 u, C0 D" ?( f& _5 C6-2语言模型
9 F9 v# Z& c5 T% W i9 v' r6-3神经网络模型
# t! q3 U1 e9 ~( P/ C/ p6-4CBOW模型
j: p0 `+ d8 p2 `0 H U$ V6-5参数更新
9 [3 Q6 w8 a) ^/ \2 o6-6负采样模型
4 p/ M# z3 u/ R( a3 X, M6-7案例：影评情感分类(数据
& e7 a! y) ^$ E& T7-1基于词袋模型训练分类器& C' b" _( G0 Y# g: K# `
7-2准备word2vec输入数据
* A$ [$ m0 @; j. m: J% J7-3使用gensim构建word28 E4 U4 Z0 `2 U0 H6 X
7-4tfidf原理. |$ g% X$ c L
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; v. O( C% l! }, U! E9 u! t7-6GAN网络结构定义7 P' O# M9 @+ b6 [. @
7-7 Gan迭代生成" p% @8 o* C4 _2 v: W
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& ?/ k* n8 {# X' m* {" b. H( v4 x
7-9DCGAN网络细节
6 d" ~4 u( R. O/ p- {: e; k; C# ?8-1 RNN网络架构
! {3 e* \+ D E2 k5 X6 k4 ?8-2LSTM网络架构
+ V( [5 j" Z0 {- b8-3案例：使用LSTM进行情& _+ Z/ [; R" O$ p0 w( y# i3 ]
8-4情感数据集处理# m. m7 p3 |" X( l
8-5基于word2vec的LSTM模型
2 X4 h) ]. e3 _1 x' T8-6趣味网络串讲（数据代( A0 u1 D' n; N# m8 Q T
8-7课后讨论版) Q, L2 R" x5 _$ P
, N* y0 P; H6 A( y
& h e. q1 ~( i〖下载地址〗7 u T" @( n* L
" c2 p# Y) K4 f/ O% O6 Q8 u
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