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8 Y) D! E0 I0 H〖课程介绍〗5 c: u2 ]: L. e0 _
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* l# r" k+ e+ i" K$ ?: d1 S
) D- [- t! F# i& i# A" [8 S$ r
〖课程目录〗 ^ f* ^2 e0 U! z
1-1课程概述与环境配置) s; \* C, M5 I; }" c# U' k( T
1-2深度学习与人工智能概述' w* s' l) z% C: I8 a+ I, Y
1-3机器学习常规套路
) M/ D2 P6 a- w# d/ P1-4K近邻与交叉验证
3 w! `" E2 x/ O/ Z6 G3 ^* q- |1-5得分函数
' p" ~+ w3 t5 m4 C* ^1-6损失函数2 P l7 w$ V0 `* O( g- o
1-7softmax分类器
+ A: @- H8 Y/ |; K4 n1-8课后讨论与答疑& R2 F9 E; F2 ?3 F- {- ^
2-1梯度下降原理-
& Y; G) {- k y {8 ` j- E+ i2-2学习率的作用-
* C5 F$ \0 u! i) N/ M h; ?2-3反向传播-" j/ |5 T8 J" b' u5 w8 T
2-4神经网络基础架构-
% ^6 O T# }' b0 M2-5神经网络实例演示-/ m' a1 [) q) A
2-6正则化与激活函数. B$ y' j3 h( L
2-7drop-out8 b- H* N7 {8 u( M
2-8课后讨论
* \; k$ {2 C( a+ q A' \* c3-1tensorflow安装
& q& ]( L+ c4 G3-2tensorflow基本套路4 c* ?) k# A1 B( [
3-3tensorflow常用操作
8 o( Z! o% L) ^2 v$ P+ E3-4tensorflow实现线性回归: M: u% Y% H5 N+ @ S9 |7 f4 L
3-5tensorflow实现手写字体# ]+ Z5 F4 D5 G. r
3-6参数初始化$ y; s/ g! V" U2 o% M0 J5 T; d
3-7迭代完成训练. z& ^1 {2 ~# j: n8 ?5 z$ l
3-8课后讨论
+ m% L7 e4 T1 L4-1卷积体征提取) D6 Y {' ~6 z6 B- B/ C# e% P8 k
4-2卷积计算流程
9 |9 E7 }1 y v0 l8 l4-3卷积层计算参数
0 G9 g8 H' t# h) N, H0 K0 ]4-4池化层操作/ y, `/ | b- S: u9 g
4-5卷积网络整体架构
0 i1 k" S9 H3 Z% z* y* m4-6经典网络架构" n( H0 B4 k5 {, X
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 i. q1 p" O$ q _, @& m1 a1 P
5-2使用CNN训练mnist数: b1 B' j7 m7 \3 {* ]/ D
5-3卷积与池化操作7 P% }% d% _9 Y3 t" u* s
5-4定义卷积网络计算流程
( u0 m* N l0 j5-5完成迭代训练2 Y& @/ H7 N5 B
5-6验证码识别概述% g- z5 Q& U( ^/ O3 C1 w
5-7验证码识别流程6 W' s2 b) u" A' V' I* E, Y5 M6 o
6-1自然语言处理与深度学
% s& l' ]: B4 A( Z5 v6-2语言模型
6 R/ S6 m* i; H- H- X, H6-3神经网络模型
4 y1 b% ?& Y* Q( _6-4CBOW模型5 m8 x5 N( P8 f* n% J
6-5参数更新
( ^, C7 i* U+ b& P/ o6-6负采样模型( d- b' R& p" N5 C
6-7案例：影评情感分类(数据( j' Q4 t: t8 W/ S; {" j6 V
7-1基于词袋模型训练分类器+ z. S; W2 E' ^4 c' r/ c" d& v
7-2准备word2vec输入数据+ S" H3 t: a( X7 S5 a0 }" ]6 h5 q. X
7-3使用gensim构建word2 k4 Z1 i9 Z* N/ Y8 Y2 J7 H9 b+ b% z
7-4tfidf原理# \/ T( S( n# x; x: s
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); R. U' |) ?$ ]# N1 [
7-6GAN网络结构定义
7 i% U( k: \- n5 [: j" f( @7-7 Gan迭代生成& M6 a7 M' v7 ^" {5 f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. S3 m) L! S2 w1 O- \, ?
7-9DCGAN网络细节
' v! t! {2 L( T$ z/ f. j, y8-1 RNN网络架构
& g# O- z2 |* x' v/ c( U$ ?7 X8-2LSTM网络架构8 c) n* ^) ~% X3 i& v7 ^( S% A
8-3案例：使用LSTM进行情$ H0 ^# k, N) q: g
8-4情感数据集处理
1 t0 o/ ~* { F* M- o5 x- A8-5基于word2vec的LSTM模型
- M6 y- d% s# T& T$ y: x6 ^8-6趣味网络串讲（数据代
' a/ s# [' D- \4 P) X$ A% {7 x8-7课后讨论版7 M9 R9 `3 [0 Z. Q1 I! V
0 e! r/ R' x9 I4 Z |
, B4 n+ J3 O" o& ]" o* N G5 \〖下载地址〗
" @5 ~. d; t$ z8 v) X/ J) d" c3 p' S6 ^
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