4 P2 b" q9 f4 `0 w# g" J$ R5 \$ i0 p7 a( I3 P, Q# ^
〖课程介绍〗
3 V3 p! B/ |& O! [3 B8 b此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 E( G1 x3 Y- k) P5 @: {
) V- j2 i" x J, I" k〖课程目录〗7 A* w6 l, Y: z$ I' ^4 l3 i# W
1-1课程概述与环境配置" C2 B# L) d- [( z
1-2深度学习与人工智能概述
3 O' h& ^# i: c# p3 O+ R1-3机器学习常规套路# T9 y" b* V9 ]7 Z7 v/ O* j
1-4K近邻与交叉验证
`6 H! l1 B W9 F5 P, f& ~1-5得分函数* ?( {& T, o {. G
1-6损失函数9 o" T) I( o8 R1 ~$ J
1-7softmax分类器
: W1 d4 ~% y! \7 \- d( u1-8课后讨论与答疑
8 {1 R- O& g& k, y3 j2-1梯度下降原理-$ Z" f$ P' V- u7 S% d9 M( `. q( I
2-2学习率的作用-
5 G& |: a6 _$ L3 A' C7 i2-3反向传播-* p% ]7 A- d* E, V( K) \
2-4神经网络基础架构-
* `, N V: u) a3 \2-5神经网络实例演示-
7 k" O% _ [$ T. B C8 n* I2-6正则化与激活函数7 k2 q! L, h/ H. @' {
2-7drop-out
* N/ b: F" r* D; G2-8课后讨论
; l, x" u- y! E! _2 C3-1tensorflow安装9 G! R5 H3 R& I3 t6 o5 Q0 T! d
3-2tensorflow基本套路
" b- V; o% g' ?/ X5 {& q2 l3-3tensorflow常用操作
l; Q2 o$ L$ x4 R! y4 |3-4tensorflow实现线性回归
2 ~* |. U5 Z. u5 i; y/ b' S3-5tensorflow实现手写字体! l" }/ M% f S0 j; r) ?
3-6参数初始化 R1 X" H3 u5 f. u" ~/ h+ S) v
3-7迭代完成训练
8 I$ @* T8 }6 C+ u6 J3-8课后讨论. f2 U% C. l8 T# o- m7 X' C
4-1卷积体征提取' t% e, P$ \* R6 l6 p! }- {! R$ h
4-2卷积计算流程
2 Z# N. t4 n3 R! `* f; U4-3卷积层计算参数5 p3 t$ f s1 k n
4-4池化层操作" t3 p+ Z/ i: n( v& s! `! }
4-5卷积网络整体架构; _" J4 z# q) l+ e! O+ j! Q
4-6经典网络架构$ i8 d$ B+ ]4 K. S1 Y r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 ~5 b+ @: L5 z7 V! e5-2使用CNN训练mnist数" l2 E. U3 B! v; ]3 j, p
5-3卷积与池化操作
5 a4 {; \5 ~/ O3 `% R5-4定义卷积网络计算流程
, j7 i' ~5 ]4 Z5-5完成迭代训练
6 V; e8 G! A( p5 t5-6验证码识别概述
! N- |+ ~. O6 b- [8 |5 `7 o$ F5-7验证码识别流程
$ ?$ h) m* J' U5 Z7 d) @& f( ` K6-1自然语言处理与深度学
* f' r* c* [+ O% f8 I6-2语言模型5 g# w& `9 Z f }( W& T
6-3神经网络模型( t1 w* N% ], w& N: e) |" ~, y
6-4CBOW模型5 w/ f: A7 r) P* s/ Q- ]6 |
6-5参数更新0 W+ n# O* r$ P) b
6-6负采样模型
( |1 j7 D0 f5 H" o' l, U" K6-7案例：影评情感分类(数据
5 {. p; Z& ~1 i9 \7-1基于词袋模型训练分类器
' i3 k8 {0 H! ^7 j% e* w7-2准备word2vec输入数据
! Y% b {4 a) A- W' c5 K7-3使用gensim构建word25 E- n+ [* N# |0 E; t4 a: B
7-4tfidf原理
9 J6 {4 i+ y$ a! Q& c& b; ^' Q8 X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) W1 B# q3 X" T7-6GAN网络结构定义: @# p0 [8 w$ d+ V+ G; ^! E, \
7-7 Gan迭代生成 a& j2 I+ O" m" |$ E$ e
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 [, J0 n% M& E2 X7-9DCGAN网络细节8 K3 p/ [% q8 V/ n1 H
8-1 RNN网络架构
) H; l$ Q7 s* U$ m( T; Y8-2LSTM网络架构+ d. J; }' v* w
8-3案例：使用LSTM进行情
8 K5 p7 U8 @6 G% P1 k* |8-4情感数据集处理8 ^1 U- ^. I7 Q3 ]3 |, J, V
8-5基于word2vec的LSTM模型
9 Z, E: R% C( x& q6 j8-6趣味网络串讲（数据代- E- P" G3 L P H+ I% H5 G9 L/ D
8-7课后讨论版. ~6 v4 |) r! o; `& T2 p$ y
& t* O4 f$ P$ w
A O5 O* i( D) q8 y〖下载地址〗; L; z' F G, q
- J: z7 n7 _1 s6 J& n9 m% e0 N- e
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