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- m! K9 A1 S. t- x1 W
〖课程介绍〗
8 [6 L( e2 ]+ u3 `( b1 I. q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 z8 R9 b: {8 |$ F' M6 g* r. C( g# d/ x6 X+ Q3 A) F+ ?2 ]
〖课程目录〗, f! ^; x5 m# h- S7 x
1-1课程概述与环境配置
/ F7 t; o% d) d# n0 J1 E [1-2深度学习与人工智能概述4 P# w+ F! a- Y( ~2 a
1-3机器学习常规套路
, m( _1 q4 v+ B5 W q( l0 K1-4K近邻与交叉验证
* I/ b8 E8 T! y0 ^4 g( m1-5得分函数
, d! p# g$ }: s8 p1-6损失函数- V2 c8 S2 X. I. U' [7 }; s
1-7softmax分类器
1 x/ y3 V* z: r4 u1 m. J) {- V1-8课后讨论与答疑
! S( V$ k* p# }8 p2-1梯度下降原理-1 ]; V4 C0 s$ C/ H
2-2学习率的作用-
, B- a# r9 ~6 A/ o2-3反向传播-
1 d/ i5 @% }1 j' r8 e2-4神经网络基础架构-+ N8 \/ m3 s0 r A! {4 m0 M9 p6 X
2-5神经网络实例演示-
1 _3 B' E* C, z* y' z1 s& ~2-6正则化与激活函数 |4 p5 w6 V1 H+ S& o' O
2-7drop-out/ M) _) o0 ~% B- U u, i) N
2-8课后讨论2 ^" o2 P3 A) Z( g8 K" Q
3-1tensorflow安装
! I ]6 M; f( `" D3-2tensorflow基本套路
9 c( u8 s- _) Z$ y3-3tensorflow常用操作$ N0 {( g8 \9 t( v: E
3-4tensorflow实现线性回归; v- v0 k. t' C& Q
3-5tensorflow实现手写字体+ ^ {* V) K# y: |( |( P7 }3 u* E' ?5 r
3-6参数初始化
9 m. U' D. v$ T; j1 x: o1 u3-7迭代完成训练
+ B( F3 V. `; m$ [2 f8 \6 m! `2 O9 O3-8课后讨论
* \2 w C+ P+ Y, _/ A3 I4-1卷积体征提取
# Z0 Q2 g5 h& ^5 W- c4 _& P4-2卷积计算流程
: ]% x- i' l8 p ?& F4-3卷积层计算参数: Z, y" q+ r7 s8 ?* j; P
4-4池化层操作
. h* |" h. _; k" g4-5卷积网络整体架构/ d+ _8 \- A1 x' k* S, J, [
4-6经典网络架构' x5 @ R8 e# T3 d P7 o
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& k, ]5 U0 [# n( j
5-2使用CNN训练mnist数
( m( j, `8 v( ]1 X( e% V0 M) x5-3卷积与池化操作
2 R, E" M( W( h: p5 h5-4定义卷积网络计算流程
( K2 G! t. S/ _0 }5-5完成迭代训练- L4 T3 |6 \! C' R' }7 y
5-6验证码识别概述
2 N! M. @( j& r; ~' c5-7验证码识别流程) d; i M w4 W; e
6-1自然语言处理与深度学
" L- f3 E6 j+ Q& H$ j6-2语言模型$ Y: K g4 g3 M, ?+ F* A4 g
6-3神经网络模型( J( Z+ R3 R; n! f% e# N
6-4CBOW模型
2 H2 ~0 g" s) A' g, B: c& b# D- n; s6-5参数更新
5 ]% \$ z' o4 Y! _* z8 q. o6-6负采样模型
; [- r6 ?$ O+ M* ]: p# w$ Q7 g6-7案例：影评情感分类(数据
7 A) p( }/ e0 A7-1基于词袋模型训练分类器" h! \5 Y; V% [$ z3 L* i
7-2准备word2vec输入数据# [9 Y( U2 Y$ j# Y' a4 C% W5 j: E
7-3使用gensim构建word2
% f$ h/ Z4 l# K7-4tfidf原理
: ~ g, M I& I; q& g: ~6 E7 T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* x& Z8 m" I1 ^9 y. g
7-6GAN网络结构定义" A3 X9 u; d- O- P f- F
7-7 Gan迭代生成
* w% J2 E- x4 P7 A% K' Z1 X' D7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 U- K, d& J& F4 F
7-9DCGAN网络细节. r, h% \# `. N$ Z( U0 ^- L
8-1 RNN网络架构
0 H; l% z( E# s/ D8-2LSTM网络架构
1 U# d; m6 o& \7 V1 u% c7 Q v8-3案例：使用LSTM进行情
1 o+ G! _2 U" _" u5 T1 e3 M8-4情感数据集处理
2 S+ E8 B, a" n e% c" x8-5基于word2vec的LSTM模型
3 [0 b, _3 n+ c6 W) t0 v+ H4 ^8-6趣味网络串讲（数据代) q% L9 V3 R. T1 z* e) {
8-7课后讨论版
8 h/ {: N& l) S9 t8 r7 r
, K+ U4 q& O! R8 _0 _1 U$ x8 t$ Z) K
〖下载地址〗8 v' @+ O ~; x
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