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7 o( N1 p0 z8 e& n0 ^〖课程介绍〗1 f/ r4 B2 W; A7 F q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 ]2 W$ k8 F4 P7 ^) C+ b
: K+ u9 F, Y0 N: Y
〖课程目录〗
6 [) T; ]* ^9 V1-1课程概述与环境配置) w! z* e8 @) t
1-2深度学习与人工智能概述
" x3 N) ]& ~3 R1-3机器学习常规套路" s; X J& c) D+ X. G2 F% I
1-4K近邻与交叉验证9 X. P# ~5 @2 }2 u5 O) \
1-5得分函数: ?- `8 T4 |: w6 i
1-6损失函数
* \6 L/ f/ [+ X1 C8 [1-7softmax分类器
3 g/ P9 s8 U. P6 w3 S1-8课后讨论与答疑( M0 L1 S/ T2 }9 M2 m% ^
2-1梯度下降原理-; |% e( i( Z: Q" `1 `+ D7 u
2-2学习率的作用-' j' d5 f7 {6 S& w
2-3反向传播-
# H/ A( \# X! \1 m4 f9 K2-4神经网络基础架构-3 x& C' K+ K( |9 D8 n
2-5神经网络实例演示-& i3 m4 E5 J* m! K; |; c
2-6正则化与激活函数
3 P% S' I' R& z) D. O8 |2-7drop-out; ?" x6 N |( V8 q( \
2-8课后讨论
$ t) J8 A4 y- _3-1tensorflow安装( u3 N I$ j8 D' v' B% o! v
3-2tensorflow基本套路
& N9 X8 y* q% T0 M2 w) o3-3tensorflow常用操作
4 @/ \; `6 C7 y& e3 Z5 H3 h' ]3-4tensorflow实现线性回归
4 m2 @2 {/ h( z, y' k3-5tensorflow实现手写字体
+ l/ @: x4 |/ b T' u& _, o7 E7 |3-6参数初始化
h9 Y& ^: F4 Y. V/ ]- e. p3-7迭代完成训练- h& f5 ^* O8 Q% {
3-8课后讨论$ z9 ^( d/ ?3 H$ j. _) A" [
4-1卷积体征提取
3 g- X9 W- M# E; w/ _1 q2 D4-2卷积计算流程$ F! t& s& J8 x! R4 [* d
4-3卷积层计算参数8 Z5 P8 s& P) x- A3 I
4-4池化层操作
, J% P" c& ^* Q+ q$ e0 B4-5卷积网络整体架构; j* _% s2 r$ B
4-6经典网络架构, T+ _0 b! a* U) M3 p
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% D3 _5 J* O; P+ _( Y- b/ A3 F5 M- f5-2使用CNN训练mnist数
& y2 @6 a2 x$ i8 P, X! R2 P3 d5-3卷积与池化操作
. r" Y) B/ ?, i4 T2 [4 P- a |5-4定义卷积网络计算流程
5 x* Z7 A8 J: e; W5-5完成迭代训练
7 |7 u1 ]2 D$ m, c/ F3 k5-6验证码识别概述
6 a4 Q6 p4 ]+ Z7 n( A5-7验证码识别流程1 ~9 \& R- g( X7 R
6-1自然语言处理与深度学
) R: t. H: Z |( \. J8 @6-2语言模型4 M& `" _1 Z- [8 v# q
6-3神经网络模型* q( f$ l+ w8 E. d: V
6-4CBOW模型
) h7 q( i; {' c C/ G( ~5 m6-5参数更新
3 V, k( Z# }2 Q i0 ?+ G6-6负采样模型+ o" F, v8 C; Y ~% t
6-7案例：影评情感分类(数据
: ?( X+ N: z; j, x% s* n( v; K* _7-1基于词袋模型训练分类器0 T* q. B8 p( ~2 z6 i: S/ R& K' @0 y
7-2准备word2vec输入数据
! H f5 w: q& a& R7-3使用gensim构建word2
- c* a, R2 j1 I9 K8 B" ^' z7-4tfidf原理5 F, [0 T9 T: u+ E* D: L: E
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)% h# Z: b3 {* o0 n6 E( _
7-6GAN网络结构定义/ C1 o- v3 U6 R5 r2 j
7-7 Gan迭代生成6 T' ?) z/ H6 K. W
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
5 ^- t; K: r. \( {7-9DCGAN网络细节
3 o! G/ m+ a; z9 n8-1 RNN网络架构
+ }( Q0 J i! N6 d$ M* J6 E8-2LSTM网络架构
$ \. s/ h! b8 ^6 D8-3案例：使用LSTM进行情& m; e$ \0 w R5 b0 R! ^: E9 m" } V
8-4情感数据集处理" ]! q, h* ]4 S2 I
8-5基于word2vec的LSTM模型
* R$ l5 q( ]0 a8 D! D8-6趣味网络串讲（数据代" }9 e0 n: v7 W6 F7 N7 }; U8 D: m8 D& r' @
8-7课后讨论版
" p. V2 u( R! s6 B+ O4 s. d& W2 k' P; O
1 b* r# m( a: `/ n: a
〖下载地址〗% i! [, Z0 e) f* Q% N% T L
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