6 R& L* l9 Q1 F n) ~; D/ C" ^1 X; j
% ~3 B" a* R% x. i
〖课程介绍〗
0 Z( a: ~$ V; f# p# Y1 Z3 q6 ~) f此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& t% X7 d, g4 k- Q3 d6 V% u
: x: e* N7 _& a1 @) P〖课程目录〗- G& G+ N6 j( }) Z
1-1课程概述与环境配置
* ~* j) I* o- ]& u6 O' u8 u1-2深度学习与人工智能概述, f% C1 }# X' i& X- O
1-3机器学习常规套路
0 t% H+ P* b7 X% c. t4 @; `1-4K近邻与交叉验证1 W8 u! l# E3 J; ~2 b
1-5得分函数
" t/ N2 z. d$ K1-6损失函数
9 k+ S- s1 [) q- C% _. ~8 \7 c1-7softmax分类器 l1 o, y* U u( e$ v
1-8课后讨论与答疑
4 b' W. t! {4 S1 i2-1梯度下降原理-- V; U1 M% s; ?, T( t6 P
2-2学习率的作用-
) W1 @, n- e3 J7 O9 N) F! w+ ^; z4 n2-3反向传播-0 o1 h+ C" G" z! U
2-4神经网络基础架构-
4 m3 c/ [& f$ Z7 b( i9 ?$ O2-5神经网络实例演示-
* Q" _, k. J N2-6正则化与激活函数' J: F5 o1 l, D9 U
2-7drop-out- A$ x* F3 j) p' B3 x3 ~6 r
2-8课后讨论
5 l. ]% U% i+ ?7 A9 f3-1tensorflow安装) m* b- f/ i: X
3-2tensorflow基本套路
" ?% L( z8 i1 }- n4 j1 U3-3tensorflow常用操作; g/ j# `/ x+ x5 d2 F1 T5 y
3-4tensorflow实现线性回归
7 R& G' U! p Z3-5tensorflow实现手写字体& f! x3 |, f. k5 w- z
3-6参数初始化
3 g0 X- q6 \0 _: E5 T3-7迭代完成训练 ]7 v& O! S- m# `0 |3 m
3-8课后讨论/ K& g @4 c$ A" x Q9 e& `; W6 T
4-1卷积体征提取' G; t) U/ Q) p+ d; M
4-2卷积计算流程
, p+ J+ `' b u& v4-3卷积层计算参数# }3 A, L! g/ {' a
4-4池化层操作
1 R7 D4 K3 Z! U4-5卷积网络整体架构+ u/ h3 @% W8 o& ~& G6 J
4-6经典网络架构0 r9 |, P, o' f
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 w; u$ J5 f8 i; e0 |1 w
5-2使用CNN训练mnist数
+ [# h+ T' i9 a* J* q3 s. u7 N5-3卷积与池化操作
2 ^4 l; _2 T7 N1 _1 \5-4定义卷积网络计算流程
, g, a, n2 |+ \, j5-5完成迭代训练1 o9 [' N# w1 w! \
5-6验证码识别概述
, q c5 Q7 S) _2 o6 ?. x8 p5-7验证码识别流程: c* U2 ^4 e& A
6-1自然语言处理与深度学9 u& K( m" G& {3 S
6-2语言模型$ t) ~5 M, a+ k; {
6-3神经网络模型
. C* |- `! M3 K8 e) r T6-4CBOW模型
\+ t% ^5 v8 ^7 U6-5参数更新
+ A" P4 I7 q* x" I x6-6负采样模型
) z3 m N4 W8 X7 ~; b6-7案例：影评情感分类(数据
( s7 P1 J$ `) N1 l7-1基于词袋模型训练分类器
5 r" ?* q2 B) f& {; k) n- T7-2准备word2vec输入数据3 n. q x8 r2 L% G
7-3使用gensim构建word2. D3 m; L) w- n+ r
7-4tfidf原理6 \* M. N# X/ K: G, L
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ H. {( K/ C/ O8 f3 h P2 G# I
7-6GAN网络结构定义
) T+ G. Z+ z# ~" P* [1 M/ G1 s7-7 Gan迭代生成- L a. J9 L) M; R2 b- z8 i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 u8 a9 Z; r' I$ Z' D: {7-9DCGAN网络细节
1 c, J" e; M: J7 Y! a8 ^! u8-1 RNN网络架构
" S! c2 a! s* n$ ^# k/ t0 y8-2LSTM网络架构: W2 N2 q9 m1 ~+ ]) ~! v
8-3案例：使用LSTM进行情
2 c. o. Z1 V$ u" ?# X/ ]8-4情感数据集处理
/ ?! t! c1 ]" H5 I+ K5 |. a. G8-5基于word2vec的LSTM模型4 z& M/ w8 O# Z- d5 ~1 B) k/ I. C C
8-6趣味网络串讲（数据代
: |! g: S" z4 \' s1 T: N8-7课后讨论版
! o0 J$ m& q3 F' |$ J" x
' J+ Z F% q% g d, Q! h
7 j7 c# L6 z/ @. ^* O〖下载地址〗
9 v/ @1 K9 Q" r$ e, F7 u, q2 a$ {6 {8 V4 Q! }
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