+ j; Z& Z0 q4 B0 X1 q
% l/ s! R/ m. P R〖课程介绍〗
8 d( H8 w8 ~, O+ v- y x+ S此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. v: C, c' o5 p0 }* E3 I/ M0 t% Z& M" O4 c. Y1 M
〖课程目录〗
' v. o! ]9 ~$ e% o+ s6 N1-1课程概述与环境配置+ B& o) F: w3 ?( v1 x7 }6 E
1-2深度学习与人工智能概述
I5 s% ^. \& ]$ ]1-3机器学习常规套路
0 h+ D- d. y, M3 t4 F1-4K近邻与交叉验证
4 N5 c F) O( H; W. g1-5得分函数
& {' a1 }9 Z. c4 ?* e/ H1-6损失函数
5 X$ l. ]6 ]0 ~3 i$ ^. j3 A8 k1-7softmax分类器
4 G3 D! C4 t& T/ r1-8课后讨论与答疑1 K k, X) v, n$ b' Y6 i6 |
2-1梯度下降原理-
2 A2 L! Q- N1 r& V0 v$ L6 U1 C2-2学习率的作用-
7 W7 ~+ W. k& j0 B" N3 N, s/ K2-3反向传播-- H8 T+ D& `- t+ f
2-4神经网络基础架构-" `* w# h$ k5 q+ ?' Y( d
2-5神经网络实例演示-- c) }/ j0 e) X: U( f3 e7 `+ B+ w5 g
2-6正则化与激活函数 y8 e {1 s" [- A; C9 g X
2-7drop-out k# q" K9 p6 y+ {- P
2-8课后讨论5 d. z; d6 @ [
3-1tensorflow安装
U' F1 t7 m2 D% d3 @/ z. l6 u2 X3-2tensorflow基本套路, i7 \$ O$ @, t5 R2 J+ z
3-3tensorflow常用操作. v3 e( h1 P: g" j1 `; X+ `2 B
3-4tensorflow实现线性回归. z% {. }6 P5 M& D$ V$ k8 ?/ q
3-5tensorflow实现手写字体
, j1 g! y6 Q; U" Q- [3-6参数初始化
) ^1 I1 ^* c* R1 O3-7迭代完成训练# b+ O; q: U* Z
3-8课后讨论
6 N ~+ d9 {6 O! N) B" H) g4-1卷积体征提取
% N' V! a1 E2 A- e8 {+ Z. L4-2卷积计算流程, F/ |. \1 n" O7 j: q
4-3卷积层计算参数
! X3 H, Y7 L+ [9 a1 V# J4-4池化层操作
- r& F4 `) K9 K; j: B2 j6 g/ L( |4-5卷积网络整体架构
( e/ s5 [5 M7 a i4-6经典网络架构$ Z/ F0 A: | \. r& S- j
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）9 r# u! |! k+ H4 g$ R
5-2使用CNN训练mnist数& V: t9 i) R; ]+ _, R4 _
5-3卷积与池化操作 {. V G, w3 J: Y( g( N
5-4定义卷积网络计算流程
( _" s: T. P1 k: J0 H0 f) G; D5-5完成迭代训练+ Y5 v/ I* V/ x+ L1 P
5-6验证码识别概述
* a$ f1 D. V( ?9 p8 }3 v5-7验证码识别流程* T6 J6 U" X. h; f& E
6-1自然语言处理与深度学3 w% e5 [& _0 f* ]* B1 m
6-2语言模型
! I! [( ]; ]% t8 R6-3神经网络模型% u* m6 f1 R/ |# |3 R A6 G
6-4CBOW模型
4 }& U' W! W- M4 _3 G) d$ f! T6-5参数更新
' |# i7 ~( H+ b: y/ F0 y7 _ P6-6负采样模型1 D, W' ~9 K1 N9 R1 Y
6-7案例：影评情感分类(数据! V7 [& ~* }3 c9 q# l
7-1基于词袋模型训练分类器8 p6 z5 b4 f! o9 R# g8 e! }- k
7-2准备word2vec输入数据
- |/ _4 ?8 M B0 k- E7-3使用gensim构建word2) ?7 R) I, C& H" g0 {
7-4tfidf原理
% V; I& {+ ^ ~! \" @7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* x3 d# e% [7 E1 p' G: p) c7-6GAN网络结构定义. q* B+ Y6 C; _& T3 V
7-7 Gan迭代生成
0 a# l! ?3 P; s, ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; q+ M, o, I0 N7 c) |$ ~, u. Y7-9DCGAN网络细节9 O, e) ^/ V9 Y
8-1 RNN网络架构
J2 E! h7 h* t2 R8-2LSTM网络架构' X( C0 ?9 R( K/ B. m+ S
8-3案例：使用LSTM进行情7 R3 }- B9 d. ]& y$ C
8-4情感数据集处理
! x' y8 N! P" l& y+ j8-5基于word2vec的LSTM模型
& P* l4 N1 k1 z$ ]- E' Q8-6趣味网络串讲（数据代3 y- K/ p9 {3 a. v$ d
8-7课后讨论版- b* I! ~3 P( i$ Q4 r# v% H1 d7 g
7 m2 O2 p. f4 s2 t0 h+ S2 |: N) A, q
# ?: w, a8 B+ @1 G9 o# }〖下载地址〗
) h" X9 p9 R$ Y! }5 s8 ]2 E$ u* x
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