7 j% R& z R0 i# s2 n6 ^7 x8 [
2 x* u& D2 ?) K: Y〖课程介绍〗
1 c$ }2 i: W, D& u8 p此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, E/ S- \# Y* \2 \' w5 n8 i, s% s! s* G5 W" C
〖课程目录〗
* A' q7 s- f9 c* G7 \; V6 h1-1课程概述与环境配置* C7 ^% q1 z/ V; Q/ o0 i/ B
1-2深度学习与人工智能概述$ L0 b5 G- H; N6 p) I
1-3机器学习常规套路3 u8 p+ Q* H! D! }% n' \. }
1-4K近邻与交叉验证* h. a; J( d# Z3 z' ~8 r% q# X- ^+ Z" J
1-5得分函数
& N- ?1 d1 S. b# P/ v4 q1-6损失函数* b* d" ^9 Q6 z$ j: j* o0 o- |7 U, f
1-7softmax分类器) A/ x6 \' _ _! N6 H
1-8课后讨论与答疑# D# s5 H0 V; O; q' J
2-1梯度下降原理-; z, m+ ]1 o, Q* ]1 C
2-2学习率的作用-
3 `* W" W, F7 n3 I2-3反向传播-
& ?2 Y x8 F4 I' J# `2-4神经网络基础架构-! \7 b# Q" l* K! O& a! W2 U
2-5神经网络实例演示-" o& n' y- Q$ S7 @ u" Y3 @9 l
2-6正则化与激活函数
6 l! O1 n: r0 O# j; i2-7drop-out: J. L8 Y, W) I2 M+ [7 Y9 T% f
2-8课后讨论
# p# W7 }9 u2 ?9 Q1 u+ ^; d3-1tensorflow安装
* @# O- b$ V' E7 f. J3-2tensorflow基本套路0 }* c, q$ [% r3 ]
3-3tensorflow常用操作& i, k3 l [& x2 u" Z2 B" z
3-4tensorflow实现线性回归
# {$ [* m% e; Q, ~/ O3-5tensorflow实现手写字体/ j6 c/ ~4 q1 `
3-6参数初始化- B5 Q+ G. Q) T1 Z" L
3-7迭代完成训练
0 s$ f. v" @" R$ Q4 T1 I3-8课后讨论
2 t( O" k! ] Y4 q4-1卷积体征提取
$ r) y: n4 J9 s4-2卷积计算流程
0 i# Z+ N4 O# M' | L" v4-3卷积层计算参数 b* T; _+ O O- H4 x; Y( o# f& v
4-4池化层操作
9 i: S) `1 ~1 B) o, o4-5卷积网络整体架构/ s' ?) I" @: t9 t$ i- u9 X/ W
4-6经典网络架构6 t- K8 S4 ]9 G& X# T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
], t# ?6 O7 \ P* [4 x4 o% f+ S5-2使用CNN训练mnist数3 [" D, }% O1 s y/ f! |9 c
5-3卷积与池化操作2 M+ }2 F4 _4 g
5-4定义卷积网络计算流程
. U; V1 r" u$ C, z0 X9 s: X8 e5-5完成迭代训练% V4 J( b% b- k( N' T- R* i O
5-6验证码识别概述
; y* G4 @5 @1 D; C x( S- ~5-7验证码识别流程9 b+ ~- V/ o$ W0 I2 c
6-1自然语言处理与深度学. A) v S3 O J
6-2语言模型, N# m+ V# s6 |0 T6 k4 E
6-3神经网络模型# R/ M7 R3 z1 ?3 `
6-4CBOW模型
( E# M3 t+ c" e( l6-5参数更新% j' Z: B! G8 j. X, y4 F
6-6负采样模型
' O7 w, {( F, s" Y" q6 ~% z2 Q- Y6-7案例：影评情感分类(数据
; G( w4 d4 L4 d. k9 z7-1基于词袋模型训练分类器) h( q4 z5 B b7 k2 \- C+ \
7-2准备word2vec输入数据
4 l4 a+ p# k$ L* w' [7-3使用gensim构建word2
. T0 @* a! y5 { a3 i7-4tfidf原理: X7 i7 X/ B2 Y* V5 n( t
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); X# ?5 J( i. w1 w e
7-6GAN网络结构定义
4 I- H( @9 N! P/ i s0 g( s7-7 Gan迭代生成! r% d$ }& O: U- i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' \- [7 Y1 U2 m4 r
7-9DCGAN网络细节% o; w0 N' B S9 Y
8-1 RNN网络架构
+ K5 h* G: z5 u* q a" H& w/ b8-2LSTM网络架构
8 N9 _: V& T2 I9 r# l7 V8-3案例：使用LSTM进行情
. Y* L! R. H8 F( e7 N+ `' V# A# \8-4情感数据集处理* B( N% A: H0 Z
8-5基于word2vec的LSTM模型3 T `4 w! k% h, O* B! b {
8-6趣味网络串讲（数据代/ n1 d0 y+ D0 }
8-7课后讨论版
\/ V) h+ v" g Q3 C0 D& D4 V0 M2 I
3 k' b! d y W, ]+ F
9 Q: X* o& J% \4 a6 M〖下载地址〗# f. D& } a+ n' N' _+ \2 q4 |
& R# d. ^' j- x6 j( M" c
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