4 F, h2 B9 ]5 Y, K5 n6 @$ l7 ~8 r z5 E3 j% R+ ]
〖课程介绍〗. j: V0 |4 Z, M1 f
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
# t/ m' ?* c$ f5 T% S& ]/ ]
8 s& m7 L: w, W〖课程目录〗: V0 `! Z I& |0 c
1-1课程概述与环境配置
( Y7 V/ E) H" X6 S) n. f" z S1-2深度学习与人工智能概述# [' [3 Z$ E j: e! Z* h6 d; w! N
1-3机器学习常规套路( ^3 L: M5 H$ h- S+ S7 c
1-4K近邻与交叉验证3 F7 o2 E0 X @2 m
1-5得分函数- T$ X! V: j3 b; U9 M4 h
1-6损失函数
# f( h5 |) w" ]. Q3 r1-7softmax分类器+ k! H3 k/ r6 P, K9 S
1-8课后讨论与答疑
9 P3 e) T+ {3 y' L6 j& N7 b) w/ Q9 T2-1梯度下降原理-
/ i& J0 E% P6 H) h2-2学习率的作用-2 N5 P6 O2 I- b* X# ^5 F" c
2-3反向传播-
5 U2 g h1 ~* b9 T8 c, y0 {2-4神经网络基础架构-5 V6 j* i1 V, d: {
2-5神经网络实例演示-
: ~/ j5 ^& L+ u* Z5 I0 Z2-6正则化与激活函数 ~8 u( n2 L' w( i8 I: R
2-7drop-out1 g4 H; w& v# |
2-8课后讨论
9 j7 T7 K j( u: k3-1tensorflow安装
6 {: Q" w/ [) |+ L3-2tensorflow基本套路8 N; y ?. u! O0 |
3-3tensorflow常用操作% P$ k9 v3 V8 L6 W* V# A
3-4tensorflow实现线性回归
, g) L6 ~9 Y8 w+ t5 I* }! c, J3-5tensorflow实现手写字体
1 i2 X. B& M' t- _; Y1 r3-6参数初始化/ x+ r9 j f: u2 H
3-7迭代完成训练, s/ B3 x8 u0 C ^/ z8 z
3-8课后讨论0 a ^) d: w5 X- Y' }
4-1卷积体征提取& T9 `7 h+ S7 J; h$ V* i/ B
4-2卷积计算流程
$ X Q3 U: ~" R& g7 Z' u4-3卷积层计算参数7 n! \1 X8 ?# `/ s) `
4-4池化层操作' x0 l7 P1 V1 j9 V
4-5卷积网络整体架构
3 p0 G5 v/ d9 D3 \. c& |4-6经典网络架构2 M, Q% g- j( V( _: R) H& v! U
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' i3 N" z" z6 j/ i/ k8 ^( z
5-2使用CNN训练mnist数; m3 E( F/ n$ Y0 E2 Z, i& q# G4 ~
5-3卷积与池化操作. Q# ~3 k: @: d
5-4定义卷积网络计算流程( @: u! i d) a
5-5完成迭代训练
; c+ I6 [% ^$ n) R0 @5-6验证码识别概述' B7 O9 P) I: _1 D' p
5-7验证码识别流程
/ D& ?1 U5 C$ s6 n% v7 | p6-1自然语言处理与深度学
, }8 i6 q8 N7 X! {1 c% c& L6-2语言模型% E$ y! F/ p$ u% L0 B0 a
6-3神经网络模型+ q. |" i! j1 \. y3 c0 s
6-4CBOW模型
- ?4 q3 p/ [; @6-5参数更新
. D. g% U4 @% r) Z- r7 |3 j6 M6-6负采样模型* J0 c9 ~# q0 ^0 Q5 g" N* i# M
6-7案例：影评情感分类(数据
. h6 Z7 V* Y' r6 z* h+ W7-1基于词袋模型训练分类器. Y5 j ~8 M3 R+ g% O
7-2准备word2vec输入数据# m: s$ w# `! S6 O4 C, a. x
7-3使用gensim构建word2
# h, \8 o2 b5 l3 q1 d& q7-4tfidf原理, g6 w' @2 [% K$ T4 H" t
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 b$ e, e J; N# E7-6GAN网络结构定义& G# \4 D- v* c4 e
7-7 Gan迭代生成' ~: W2 O6 F2 m) {& Y1 n
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 O+ m. ]* s2 a& b7-9DCGAN网络细节
3 P( e' K# q+ I6 k. \; s8-1 RNN网络架构, {/ `$ U4 H8 F
8-2LSTM网络架构
' D: a* Y* g( v3 a2 a8-3案例：使用LSTM进行情" a, |: Z& T: z- l+ K1 @! k
8-4情感数据集处理
8 q! ^( V$ }8 ?$ n3 `# \8-5基于word2vec的LSTM模型/ h: F* |0 f/ C5 O# @# G. F5 K7 n
8-6趣味网络串讲（数据代
; ?. T5 m r. s* H; H* A- u6 n8-7课后讨论版6 n: o, M) V: w
: g! C1 V0 Q1 p! K$ G
7 n Q+ c: |" g$ f〖下载地址〗
: T0 f. R0 x1 q: u7 v ^6 p$ o3 P! \1 T# B9 M4 n5 I4 u
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