) A) `: E& z, l- r1 h$ O
) p: z& T1 H; C8 @6 {〖课程介绍〗& j& u3 |7 ~: g1 ~
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 m) I* ^0 T5 J& b4 j! O
+ l! \9 c K4 j, \* g4 V〖课程目录〗9 k" T5 K9 h) j0 P9 s
1-1课程概述与环境配置* V T$ l, `. b" p U* \
1-2深度学习与人工智能概述8 q4 q3 d/ I" e8 X6 d
1-3机器学习常规套路
$ f' t+ a/ X1 U8 @* U. A3 {1 z1-4K近邻与交叉验证8 E' l. U* j3 j0 i5 C5 t1 e8 ]' a
1-5得分函数: U _. H' M$ H) `3 W2 e
1-6损失函数
0 S& g5 [4 n4 ?1 x1 G1-7softmax分类器0 Q; O+ V+ D1 W6 y5 g6 X$ o9 e9 I; ]
1-8课后讨论与答疑' p* W, T: w3 G1 i* N; D
2-1梯度下降原理-
4 Y( T; \, u" m7 ?& R- _1 J0 ]2-2学习率的作用-- D" s6 k* z# U! ]% w* M# e, A
2-3反向传播-+ h$ w; D ~4 ]0 D# l, M
2-4神经网络基础架构-
8 O+ }8 o0 H5 O5 x2 a2-5神经网络实例演示-5 h) K1 }5 g- t3 J. \/ Q
2-6正则化与激活函数$ V8 g P+ T% ]
2-7drop-out" {, L: H( B& F( k% ^- x; W+ V# U, z
2-8课后讨论
R9 k" D2 ~2 Y3 ]3-1tensorflow安装
3 E" p6 {% p/ B" f5 s- a3-2tensorflow基本套路
2 n: v8 T+ a9 L6 b: U% S# m( v) A3-3tensorflow常用操作
( }0 j. I# R6 I' \7 s! I$ N3-4tensorflow实现线性回归
4 `" I4 P" ]5 ~$ L1 D" C3-5tensorflow实现手写字体
& ^+ ?" o4 E0 e! Q3-6参数初始化6 z1 v. C& l- o' l+ ]
3-7迭代完成训练
% F( s6 E$ m) _2 Z! }, S4 L8 h p' y7 H3-8课后讨论
! C5 X ?$ K0 l4 I4-1卷积体征提取
2 z9 J9 ~7 f8 G4 K [; w4-2卷积计算流程
* _3 M( H; g: q8 o4-3卷积层计算参数; [* E8 a1 m7 n# G9 `# l6 A
4-4池化层操作
* V' E* s( _: A7 d; |3 P: t4-5卷积网络整体架构& m! ~/ | H8 ^6 O$ s n J
4-6经典网络架构+ y! b: t5 Z% P& j3 ?$ P( p
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 \) U+ j" `8 {) R
5-2使用CNN训练mnist数
8 ?4 u- _% \' K2 C3 l2 g$ O5-3卷积与池化操作
; U% A& y z' W( T: V5-4定义卷积网络计算流程6 |: d' z$ d' i6 e2 F( L& y: A
5-5完成迭代训练
5 x3 J: e0 D/ S5 o: ]8 f# k5-6验证码识别概述0 @1 X4 v/ D* n* O$ P r
5-7验证码识别流程* A- E- X& l1 K
6-1自然语言处理与深度学
- ?7 {2 A; M! o: f- q6-2语言模型
2 R _7 l, B2 w+ z$ L6-3神经网络模型7 M$ P1 @/ W4 ]$ O p& t- T2 \- H
6-4CBOW模型6 u' l. R% B( i/ q/ v
6-5参数更新
: N% L* l) H. K! `8 H1 M$ `3 B$ `6-6负采样模型
0 |% t k% A. H& v) P+ N+ M) U6-7案例：影评情感分类(数据. C; J- }4 A. W. C V+ x J' a
7-1基于词袋模型训练分类器* V) ]- J( Q4 e' x/ ?
7-2准备word2vec输入数据
$ A- A8 Q5 B2 b8 Q. P8 g7-3使用gensim构建word27 P# b+ Z, Z( F3 ^) x! Z6 b
7-4tfidf原理( d6 X4 m6 p n. O7 h
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 u3 b4 |0 ?9 Q) G0 J1 J2 [7-6GAN网络结构定义
) l* W# h/ ^- n8 @- k- Z( r, U) t7-7 Gan迭代生成* i+ D/ k! c" V1 S" f2 P
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ R1 T" {: {- U# o4 K: }+ T7-9DCGAN网络细节
, T3 ]9 |) o: X8-1 RNN网络架构
) s& ?1 V6 x- {+ y) @8-2LSTM网络架构
6 N @0 O' v/ P! ?3 L8 ^9 j8-3案例：使用LSTM进行情
) `+ K& S& Q+ h; N6 b8 H8-4情感数据集处理/ F" [" F* Q8 F: K5 a; Y, E
8-5基于word2vec的LSTM模型
" r* a o2 F5 G! C7 C# B" _: L8-6趣味网络串讲（数据代
; }1 N S* X6 A, ~- z* @2 [2 Z8-7课后讨论版/ Y4 e4 F" C( j4 \# _* x
7 s: i1 g5 M$ Q2 ]: ?" A0 ?2 p: q$ l; P0 K" Q9 I
〖下载地址〗9 m: i( e, Q, U: M: E$ n3 ~! d( U$ p
- j+ s* m$ Z$ S6 _: s) s# t
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