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( B3 a, t* ~! U" g
〖课程介绍〗
6 c+ m/ j* E( h) M此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( g; I' q: p2 \0 D! [& R0 ~' t; Q1 x" D
$ O J- N% s6 f7 i3 X* n% h) B: N〖课程目录〗
. X; l. R3 U" u# z3 J! H1-1课程概述与环境配置
& n! p8 P$ f. [) M4 c1-2深度学习与人工智能概述
: t6 U" f7 r* C8 @6 f+ j, z1-3机器学习常规套路
: S" \- `4 H* f6 I) h1-4K近邻与交叉验证5 ~ j% ^9 j# c/ i! E+ M
1-5得分函数
, j! H. z4 g& G8 i1-6损失函数
1 J8 g3 `" f- Z' R; j1 J1-7softmax分类器6 R$ D( c& g/ H; b9 K! U
1-8课后讨论与答疑
. Z7 F( i- \' w2-1梯度下降原理-! v& ^2 ~+ }- U$ y# B% a
2-2学习率的作用-3 z& `7 R$ Q4 F/ D
2-3反向传播-
" |% _4 f1 e! G/ q V# {2-4神经网络基础架构-
3 K, n8 `7 F& n2-5神经网络实例演示-
4 Z2 H0 ? U5 W+ D5 e# t5 t+ |2-6正则化与激活函数
, ~; ]' d6 F$ q- _8 X* Z+ h2-7drop-out4 i' ^0 A- `0 p8 O4 g
2-8课后讨论
! Y: w6 [9 j. H- n- d3-1tensorflow安装2 F) v1 [8 e( E
3-2tensorflow基本套路; ~9 N* X: D. z+ [: J/ s. j
3-3tensorflow常用操作
% j- M' o0 V; Y! N3-4tensorflow实现线性回归
- F9 Q4 k8 y' J( p3-5tensorflow实现手写字体
* {9 o' |0 F- a# ?/ Y. Q7 k3-6参数初始化# U# ~, @5 d2 |4 I2 R! x! Z# p1 @
3-7迭代完成训练2 ?( u$ r a* o' B1 ?+ x8 K
3-8课后讨论
" y! P8 ~. F" _" E v# X9 o- f4-1卷积体征提取( W, K5 s& U5 d, M
4-2卷积计算流程7 a% i6 }0 l6 w; \
4-3卷积层计算参数
3 I' k: Y% Z3 q4-4池化层操作
1 z4 x! o9 W( W' l4-5卷积网络整体架构/ B1 p' K, h) E7 a
4-6经典网络架构2 T/ T0 p5 s: u' z% V1 l/ G! g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( w% f9 _4 L$ v! V5-2使用CNN训练mnist数
& b& H* O" M: h ?5-3卷积与池化操作* v% r) n2 v" W8 R
5-4定义卷积网络计算流程7 R# \. D: m7 f' Y: K9 E
5-5完成迭代训练5 ]- \+ J* X( a X9 {6 K
5-6验证码识别概述
7 z. r2 f- ^+ v1 x8 }9 _, N5-7验证码识别流程
3 T: A% E; W" x3 R1 p9 d6-1自然语言处理与深度学* o( G# h. A2 ]& _8 l w5 y
6-2语言模型
# x, d* c1 A5 O( i6-3神经网络模型
H; t8 P4 a" ?, ~- d. q4 L3 @6-4CBOW模型
) w8 O& r% u& x( l! c. B$ N6-5参数更新
0 a. P1 ?* e- [+ a/ d6-6负采样模型
, t7 U7 S9 s) j1 ]4 T: L6-7案例：影评情感分类(数据
" y7 l* y) p- d# T! E: O8 q7-1基于词袋模型训练分类器- q5 x" K( x# W. N" {
7-2准备word2vec输入数据9 R$ U5 [% W: \" Q. N g4 r# @
7-3使用gensim构建word2, ^3 I( G, Z5 J* C" o* H1 r) u( G u: c
7-4tfidf原理
# G5 Y/ s' ?0 `7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ S5 a9 U$ @: ~/ v! u2 s7-6GAN网络结构定义5 v* n$ p# q; [. g4 n
7-7 Gan迭代生成3 |8 {8 s* J& n1 f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) }9 m1 d6 [# ~, B2 q
7-9DCGAN网络细节
& W- W& ~0 |7 N' W4 w L& t8-1 RNN网络架构+ ^ o5 t# f8 J1 D+ Y' {" D' {( g
8-2LSTM网络架构
' f& M- j$ g \+ ?/ g6 u. x5 s8-3案例：使用LSTM进行情
9 e% d4 Z& s1 H6 W& K8-4情感数据集处理# n8 }% u* }; V- d8 s @, g
8-5基于word2vec的LSTM模型* X# m0 k y# V4 o, ^+ ~
8-6趣味网络串讲（数据代
: I. f- E) r! ^9 U9 j8-7课后讨论版
4 U( _" Q- D, ~
( G$ c% K& ^9 M
- A- L' w9 |3 Y0 {/ s( [( t, ]* H〖下载地址〗: h: ^* R1 A% v) ?6 P0 J
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