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4 v* |4 Y; O' N7 d# T〖课程介绍〗
8 B1 R$ Y& S% i. h1 m d5 I此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ N/ Q" S1 c* B( g w3 k# Q% P# T+ n; d
〖课程目录〗
" f+ y* H& Z- f! W( N; l9 K) D1-1课程概述与环境配置
& b+ s6 s3 B3 L8 s" F/ J1-2深度学习与人工智能概述
5 X4 S$ T- u$ d* |3 `1-3机器学习常规套路
, f8 h+ b# j- ?6 X1-4K近邻与交叉验证
- I5 x3 ~ N; P5 y$ J1-5得分函数
6 J7 ?, |$ \" O# _( y" w8 |, k! T1-6损失函数! @- M5 c7 l+ e9 u. Z
1-7softmax分类器
9 q; m( ]7 Y+ ~1 u$ s1-8课后讨论与答疑! c: E- S% S0 r% c5 @
2-1梯度下降原理-2 p' [ G5 c* i1 A# h v1 C5 x i
2-2学习率的作用-' F# \+ I: ?+ ~$ Y' G
2-3反向传播-2 f, L7 @) v4 f4 _+ L- J1 J- Y4 {
2-4神经网络基础架构-4 ?0 l3 _/ Y. A5 O6 q! ~8 A
2-5神经网络实例演示-3 Q6 l" P4 t7 o" Y
2-6正则化与激活函数
% N# M; r/ {+ K5 d& }2-7drop-out( ~: [, @' m3 c6 ?/ G b
2-8课后讨论; h0 h } v4 P9 f, }* s' d% u6 {
3-1tensorflow安装$ @7 a, [- r6 @9 Y# l
3-2tensorflow基本套路% T- U- L6 M# ?9 K# {: C4 T
3-3tensorflow常用操作
$ J X5 P0 q( u0 H6 a$ S: X, @3-4tensorflow实现线性回归, J# M! D, c4 ~8 @
3-5tensorflow实现手写字体
# \. [: g7 q8 M3 C3-6参数初始化3 y* s. d7 U+ H& H. d6 i
3-7迭代完成训练9 ^6 c3 a+ Q- P. j: ?1 w$ d( j
3-8课后讨论
1 o& B+ e5 V5 L% }8 Z4-1卷积体征提取
5 {5 V0 }$ m% f3 X" K# P9 u* J4-2卷积计算流程% w5 }$ X: j) J$ @" u/ I2 w5 b
4-3卷积层计算参数* D" ?) |) I$ |6 C
4-4池化层操作4 S* L0 m+ E% D6 y1 w
4-5卷积网络整体架构
' T9 _$ u% w6 O4-6经典网络架构
2 v1 D w; h1 Z# V+ D+ {5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. a) X# p8 B- B/ I, f" g
5-2使用CNN训练mnist数 E4 }+ W, C4 y6 d$ s# G
5-3卷积与池化操作( R6 }! `/ z* p( N2 b6 B( P
5-4定义卷积网络计算流程8 \7 l' y1 {0 d/ t8 k% i- E
5-5完成迭代训练
0 {: V$ ]$ Q2 J& i) G5-6验证码识别概述6 ^( S5 p4 }3 k8 x0 u: C: U
5-7验证码识别流程
: U G/ T) _: V1 a$ |+ }6-1自然语言处理与深度学
# T4 G( m7 W2 M* } N u: L6-2语言模型- B' X$ @3 C0 g+ V( Y
6-3神经网络模型+ V' e! d/ T/ W2 [/ _9 }6 m% H/ A
6-4CBOW模型4 K* h2 ^: o5 M" w6 m# W9 q
6-5参数更新
! i c/ @4 w& Z6-6负采样模型! ^9 f y& q+ G! Y
6-7案例：影评情感分类(数据
% F' C# R1 R6 H {7 u( E% \+ v* w7-1基于词袋模型训练分类器( J& C6 ~' x5 x2 Q9 [" u, L/ E: t
7-2准备word2vec输入数据
. a9 \# Y5 F/ v4 _7-3使用gensim构建word2
2 U6 _* ?( L5 }# V6 Z1 P; F& m7-4tfidf原理
: L. d( ^- G4 u, i* D7 C: b' f+ K9 |7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)! s& t2 ]3 ~8 v/ M+ a' y
7-6GAN网络结构定义8 o8 B4 e) C- D8 u2 w/ Z Q
7-7 Gan迭代生成
3 v7 C: M3 i1 X& o/ k4 S7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
& `6 S! n* K) z3 s6 H( g7-9DCGAN网络细节
" o+ r6 D$ q i* {7 o1 c( f8-1 RNN网络架构, s- X+ X! m2 G1 y) ~
8-2LSTM网络架构
- t$ t" u" V3 m, Y8-3案例：使用LSTM进行情
$ g3 [8 c1 z; J5 E( N) Q8-4情感数据集处理
. ? x+ p! r/ t: _8-5基于word2vec的LSTM模型! J; R1 X0 K% G2 d) |( c
8-6趣味网络串讲（数据代' s: z/ {! a( e8 J2 k
8-7课后讨论版
* M, g- } b8 d' c% G/ q& O
* j% J9 G+ B' q* K/ h6 ?9 Y! b) R# X% [ b
〖下载地址〗6 T3 n( P1 ^' Q0 Y0 A8 r
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