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0 e2 U- F d; I) U8 w+ _! P8 s/ d/ x' A( n〖课程介绍〗' T7 c9 [& ~) v1 X: y' m2 s( a
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 T0 I9 L' _/ z- Q* a" h) _0 i
# E8 Q# g \; k4 l6 ^, L
〖课程目录〗
) |4 |2 p: `. E& u6 T1-1课程概述与环境配置5 o' n" a8 H9 H5 o. A1 _; [; }
1-2深度学习与人工智能概述
# s. v% x! ?0 p5 [# O1-3机器学习常规套路
3 r& z. b0 b4 F' ]1 h4 l1-4K近邻与交叉验证
6 P% f- X7 k$ @' ~1 s9 K1-5得分函数
2 s+ y0 l& f( J4 v) ~ [' `7 _% c7 y1-6损失函数4 F/ e! z) ]$ N% K" k. T" }
1-7softmax分类器
L( T' l' V' o4 O X- O. Z1-8课后讨论与答疑
4 B8 W& E# g5 y4 A) U! e }5 o/ }2-1梯度下降原理-
5 ~" L8 k- w F3 O% C# o2-2学习率的作用-
+ Q2 d6 u# O; h, D9 {: V2-3反向传播-
8 h7 B0 G1 B x9 Z2-4神经网络基础架构-; q( ~" m: X: j8 c
2-5神经网络实例演示-
$ y( i' _% V, e5 I' T1 M( Z, R2-6正则化与激活函数
/ l3 r& E. h. ?+ ~0 \2 l) `0 `% Q2-7drop-out s, a/ o {, J" T9 K! l- @- f! F
2-8课后讨论: A) N# x$ y3 \: ]+ U1 M% n0 j) m
3-1tensorflow安装+ Z7 S+ `3 J: G& z1 w, r- T
3-2tensorflow基本套路
; A4 Q5 m1 _2 k1 {* F& P3-3tensorflow常用操作
3 h1 ~" ~/ l7 ?8 c5 P3-4tensorflow实现线性回归
5 G7 X( ]& o8 e( V3-5tensorflow实现手写字体: o, ^& c5 C& `6 q7 l8 m" P
3-6参数初始化! B# S6 p& O" P* F' N" |
3-7迭代完成训练
+ @$ K- K! R, h5 l3-8课后讨论: d5 J' C% Z8 C& e4 j
4-1卷积体征提取0 e% h: A* D' F/ q3 L+ U3 X3 B. E. L
4-2卷积计算流程: ]0 O1 _) L I- V
4-3卷积层计算参数! b3 G/ G. j6 A9 A
4-4池化层操作
2 e3 m1 o' |! o, ]0 B3 C: j4-5卷积网络整体架构8 D9 L- E m# ?' ~- H" f% C( y* f0 B4 ~
4-6经典网络架构" I/ k/ I8 H5 I. A t. Y4 P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. t6 b% n* H/ |% Y) B3 J1 B' m/ v
5-2使用CNN训练mnist数
# E3 \ c; ]* f* Y! X5-3卷积与池化操作; Z) N" T: @" f3 |0 ~# o
5-4定义卷积网络计算流程
. Y6 ?; b5 ?8 D8 u# L5-5完成迭代训练
% c* J: j0 z! k, t% D. E5-6验证码识别概述
, _/ z( ^; I, Z5 T5-7验证码识别流程, C% j% A" U2 E+ _& h
6-1自然语言处理与深度学" W. W7 m9 c2 Y( }; u' ?- ]' K- ^' G
6-2语言模型
+ F A4 M, H. Q/ @# x! f1 S" _7 _- t6-3神经网络模型
* Q8 M2 R9 n9 y" d6-4CBOW模型- g" h( ?( E" ?0 }( e2 |* m
6-5参数更新
- C. q* _* k; H* l6-6负采样模型
1 q6 y) X O+ J, h6-7案例：影评情感分类(数据% P( J, u8 `, [2 b( D# ^- L
7-1基于词袋模型训练分类器" I' J# z" k3 Z; F8 J. Q
7-2准备word2vec输入数据8 @- q4 I5 J: D! G! D& C( a2 p
7-3使用gensim构建word2* L8 N; K4 e8 n8 ]
7-4tfidf原理
: G! C* z8 w, L' u% v `! p4 U; S q( V7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
]1 l- ~# _ {& n) e7-6GAN网络结构定义: s2 Y# Y P0 }' W" ]- ^ s7 L0 M m
7-7 Gan迭代生成
1 |" M$ |0 R9 d+ @7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 c" [% Y$ d$ v4 ]& r9 E- R# k8 A
7-9DCGAN网络细节
/ _) g9 v2 h5 w* ~$ {8-1 RNN网络架构3 ]1 r0 `& L* `8 b9 l
8-2LSTM网络架构
: h, A8 R& X5 M& S8-3案例：使用LSTM进行情, P) h0 @; n9 k9 \% ], ]" I
8-4情感数据集处理7 O7 x ~! i( C6 B J
8-5基于word2vec的LSTM模型
5 {) c* @. }2 J0 Y% _" C8-6趣味网络串讲（数据代' d) p/ A V! P+ Y9 O
8-7课后讨论版
( F1 @& }3 b, ~# a. Z8 w/ G0 H) V7 W; J" a U
& v+ k6 D. F6 t! G〖下载地址〗
0 }5 k3 J9 I2 I* r. b5 m" I+ n& t+ `
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