" V' Z3 L0 Q6 J: ]1 J- Q
5 d8 C" X8 Q. X* c
〖课程介绍〗
) v, Y# I- X: Y n2 w此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; K. ~5 }$ ], X6 w6 r8 g! [* I6 n
〖课程目录〗3 m" e. H, Y3 w% Q2 |
1-1课程概述与环境配置9 J, `0 T2 A3 ~$ w
1-2深度学习与人工智能概述
0 b2 J8 c0 L0 C9 [ P1-3机器学习常规套路
/ j) g' x0 a0 J0 \4 k$ r. f1-4K近邻与交叉验证0 W5 _% Z( G9 z7 B) h
1-5得分函数
1 E2 W1 |0 m$ d( |: E1 h7 u1-6损失函数
0 K) H" @/ q% L/ Z w1-7softmax分类器
# E1 `# ^* b7 ~8 \8 ~* P) v% R1-8课后讨论与答疑
) \/ q& ~+ i: \8 Q9 w7 |' T9 _2-1梯度下降原理-' Y7 J7 B- B/ G" W4 [' G: X
2-2学习率的作用-
+ P+ R2 |/ O: Z4 {' m6 |) ?2-3反向传播-7 O H5 i% e; H5 h Y- R
2-4神经网络基础架构-
9 ^9 L" a3 L5 u( g. x7 I( [# ?2-5神经网络实例演示-
6 u6 I: P* k0 @* l+ u2-6正则化与激活函数) A3 B7 @! G3 o# j$ r
2-7drop-out; N' y& a4 a5 b( G. a
2-8课后讨论. F9 `0 j M" P6 |: A
3-1tensorflow安装$ S' H! M# H7 j( v7 `
3-2tensorflow基本套路 l6 a% x/ T9 {* F
3-3tensorflow常用操作
. g* U" D0 G" Y# R' ^9 |3-4tensorflow实现线性回归- i" ~7 B; a9 [" j5 @
3-5tensorflow实现手写字体
# H% G5 p. g9 k! `. G- h7 H' C3-6参数初始化9 A# T$ V# j# T6 p8 G, n" `* t
3-7迭代完成训练
2 s0 p% k- x% s6 G3-8课后讨论
* G! E1 `# Z3 W9 s6 g4-1卷积体征提取 R0 e- W) k+ w' j# X
4-2卷积计算流程 S u3 w& i% l0 U" i+ F* v$ ~
4-3卷积层计算参数5 y" w; ]: L! `
4-4池化层操作; ?. N) @7 }- q1 X2 k0 w- a
4-5卷积网络整体架构3 C3 P: C9 `# b' X( D
4-6经典网络架构
% j6 X6 D& o' s K5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
" B. A' z8 Z% @* h- q2 E7 K3 }' {5-2使用CNN训练mnist数# W# X+ [; e+ Y0 i
5-3卷积与池化操作1 C+ E+ M, U1 Z
5-4定义卷积网络计算流程8 w8 f4 W( j3 A0 f; J
5-5完成迭代训练2 X1 @8 ?, g% W& g! u
5-6验证码识别概述
, { E; t, C5 P5-7验证码识别流程
. C; L; E8 U- S7 d T( _9 M9 K6-1自然语言处理与深度学4 o! v1 j$ ?( t/ [6 {+ c
6-2语言模型) [5 @" p9 _6 l1 A
6-3神经网络模型
# `6 V" z9 m5 d6-4CBOW模型
" O" R/ e9 @) H6 T6-5参数更新
/ t- G: t& Z. j6-6负采样模型% X, F8 H& c$ A T. ]
6-7案例：影评情感分类(数据/ h4 |" ^+ G7 _
7-1基于词袋模型训练分类器7 U" r7 @- R2 _4 d
7-2准备word2vec输入数据% r0 J7 i+ r/ t1 c' _' d! p& |/ u
7-3使用gensim构建word24 `5 {7 o9 Q2 N. i# I
7-4tfidf原理. k2 n+ I; M. I4 A& B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) x$ `" h# o6 R% }* W
7-6GAN网络结构定义
! ]+ V$ [! Z7 Q# [0 g1 r8 ?' b7 b, A7-7 Gan迭代生成
: f! I I, B! I$ I; y( b1 c7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. p0 ~. B# H7 p( L% v- B
7-9DCGAN网络细节
6 w2 i" O) H4 n, y6 q; R8-1 RNN网络架构
3 u9 ~- [: z- c i# K$ P4 v5 }, i8-2LSTM网络架构% J" v( L+ i+ @5 ]
8-3案例：使用LSTM进行情
( C2 ^0 ~( V6 j8-4情感数据集处理9 a9 @2 h2 H. ^, ?0 c' @ I
8-5基于word2vec的LSTM模型
+ }0 C) N* v1 V( @. y3 M8-6趣味网络串讲（数据代
& l5 ?% v& t4 F8 d6 G o2 U8-7课后讨论版. E2 c a7 J: G& V6 ~/ L* A
* w% [; z9 ]. d3 ?# H9 M# L( F1 t
5 y! t$ X7 ~& |# e& v$ `1 |〖下载地址〗
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