, W7 l6 Y, H4 @% F, Z1 s/ n
1 m0 Z* o" N' _〖课程介绍〗
x2 a1 S8 b' _* y- P此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% U$ H1 f& S4 c/ M6 d) F. ]6 ]$ C! m
9 I8 E: _- R* j+ I
〖课程目录〗
- I7 ~$ F Y! H' {8 \7 U# N3 n+ s1-1课程概述与环境配置7 k" J5 r w& N
1-2深度学习与人工智能概述
8 Z2 y' a8 @3 O9 Y1-3机器学习常规套路+ E; P$ B/ F) D: ^( d' z
1-4K近邻与交叉验证( ~2 h2 F5 G$ \& C$ ]7 ~
1-5得分函数
2 X5 o* b8 l/ q; m1 C6 X; I" p1-6损失函数6 R7 G9 \; G6 K. V4 G7 O* e3 R
1-7softmax分类器: g% d7 h) w" V7 p! O
1-8课后讨论与答疑5 L% C/ b9 I1 `1 _9 n
2-1梯度下降原理-' @/ F3 q2 }) d$ E+ r/ g
2-2学习率的作用-" x4 L1 V6 A0 Y8 [8 A8 F3 n/ c' P
2-3反向传播-, T$ `) v! z. P
2-4神经网络基础架构-
4 S, V, c$ ]0 l) s2-5神经网络实例演示-
4 L1 ~& M y8 Q) H7 M$ Y1 f4 G2-6正则化与激活函数+ D# A2 k. M w' T8 k/ C3 D( e
2-7drop-out; P3 t) d- e2 N J& S$ A
2-8课后讨论
$ g4 Z# x Y; Y% p1 Q/ S3-1tensorflow安装
! ]* \( G: e5 r/ O9 B/ ]9 S3-2tensorflow基本套路0 Q4 S. b! ]6 {- S
3-3tensorflow常用操作
1 X g& Y8 q Q, i2 X3 S a# j& e$ {3-4tensorflow实现线性回归
" a N" |6 p% Z* h# @' `6 A( N3-5tensorflow实现手写字体% P4 S' |& g& A1 c' U
3-6参数初始化* l2 P" V2 G, [/ R+ R& e* l4 i" `! x
3-7迭代完成训练# k% N0 J& a+ E+ b& L) H# n+ y% B' W! Q
3-8课后讨论$ [: v8 q& y- f7 `8 B5 g$ R+ q
4-1卷积体征提取3 J2 G5 }1 f5 n, G9 J& M2 j! l
4-2卷积计算流程- x: ^% u3 S/ _- _
4-3卷积层计算参数0 y: C. g2 ~6 X! Z" e4 ?, @) v
4-4池化层操作+ B9 [7 O8 y6 \' f7 L+ r/ ?
4-5卷积网络整体架构
! u! R! b; g8 O) k! F: l/ l: s1 u4-6经典网络架构
+ G! g: b6 {/ O* F8 J0 n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, F8 G( \( q7 O" [8 P2 j
5-2使用CNN训练mnist数, [9 w$ U6 L5 n/ t
5-3卷积与池化操作
, S6 J$ {0 \& K3 h5-4定义卷积网络计算流程
' b: q1 e# ~7 v* }, }, M5-5完成迭代训练5 Z, y! Q9 A# M K. u) t
5-6验证码识别概述
) C5 V: s7 s* r5 C* H5-7验证码识别流程2 y0 s7 q. Z2 J+ h/ s
6-1自然语言处理与深度学 V! v; {# P* Z3 |: P0 D, g
6-2语言模型- h5 f$ D1 d, o7 ^2 P
6-3神经网络模型
1 T2 P: C$ _) a7 k2 R$ [6-4CBOW模型$ U/ z" m0 X; W
6-5参数更新7 k6 z+ e# n1 g1 i: U( L
6-6负采样模型9 Q. o: M+ s! V X% J
6-7案例：影评情感分类(数据
L/ v2 B; }# D* y) G7-1基于词袋模型训练分类器7 \) S5 i: g4 q3 u3 }' Q
7-2准备word2vec输入数据
# M( J! i5 d! v* o- y7-3使用gensim构建word2
( w/ p: @+ @3 p p8 |7-4tfidf原理4 I0 T" c& c$ p4 d9 n
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, [+ c* T1 h3 m! W7-6GAN网络结构定义3 h0 X( L' ]8 P0 j) w8 q7 ^. B; T& P
7-7 Gan迭代生成5 ?9 e! `6 o e9 Q+ k L
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: r* }$ \0 R$ V% b7-9DCGAN网络细节
! `/ D* B" r/ x; [9 \$ \% E8-1 RNN网络架构8 w) W4 \) Y7 n' V+ t! J3 d, K
8-2LSTM网络架构
. v8 @6 O) B$ I& [% T0 p* K8-3案例：使用LSTM进行情
6 U8 @ M- j: w1 K4 t3 [8-4情感数据集处理
1 w3 t @* k4 e6 p8-5基于word2vec的LSTM模型7 F5 U7 b0 E3 Z0 d: ~6 V
8-6趣味网络串讲（数据代
" v7 J, g" M5 \: r. C8-7课后讨论版6 ]4 f6 `2 R$ T* [4 w) {3 x( d `
. d- v6 u9 u. K7 r) q8 a* A; o6 i h2 o1 B' D
〖下载地址〗9 k9 o: O: r* D0 t" ?5 |7 H5 @4 g
9 Q" A, x* G- B' w7 `* ?
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