/ V$ q% \, y1 C: R0 ^) x9 O% h5 _4 J3 z+ G2 j
〖课程介绍〗$ X7 T. ?5 A5 C1 s7 k9 j9 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
3 Z% h, {6 Y# a" j3 @0 T% d5 I) ^* s3 e5 W) N* D! J! d2 W' @8 P
〖课程目录〗
2 u7 d O# |2 f: w4 O" D! j8 q1-1课程概述与环境配置4 o3 k9 M6 D6 Q
1-2深度学习与人工智能概述: w2 R% W7 X2 r6 b1 t
1-3机器学习常规套路 \1 C2 x; J% J8 y3 h; a
1-4K近邻与交叉验证+ f* u/ c2 b( s+ N
1-5得分函数, H8 k l3 [% @6 a9 }$ z' g/ c) J
1-6损失函数
# R9 ]) j' T3 r% Y" Q7 `1-7softmax分类器
( ^: F9 j @0 M0 p, R8 s1-8课后讨论与答疑
3 H6 k6 }3 f- `( N C( g9 g2-1梯度下降原理-$ P/ \! X7 w9 W# x" M# e/ C6 E+ O
2-2学习率的作用-2 \4 a. w! L' e$ ], B( C; W% d! c
2-3反向传播-
* l$ J+ T; u; a G" O$ F: {2-4神经网络基础架构-; B" u/ J" g$ B3 _: \1 T" e2 z+ u- P
2-5神经网络实例演示-
1 H* }7 |! F$ U2-6正则化与激活函数; g! W; F) {1 ^1 @
2-7drop-out
! ]0 Y. W& \ T# |! ` h6 q2-8课后讨论3 T! F- Z& U" J8 ^$ V
3-1tensorflow安装- w9 [: m$ h( N+ O( }
3-2tensorflow基本套路
! d! C) g8 t- b6 I0 C$ E/ ~3-3tensorflow常用操作
+ t9 _, v0 G* i( [( y/ J3-4tensorflow实现线性回归
6 U+ B# u2 d+ j0 h" A% t3-5tensorflow实现手写字体
$ i4 j" {: k% Q8 L d: \/ V3-6参数初始化
/ w# [0 I- b1 [' ]# S3-7迭代完成训练) H0 \0 _+ H- ?
3-8课后讨论3 w5 c# A! _4 N6 F! s* p' v3 J% l
4-1卷积体征提取
7 Z% A* E+ a2 b9 h4-2卷积计算流程
/ U4 R* O' M: t: v/ N4-3卷积层计算参数1 ^4 _9 G8 k0 v' R+ X" e& \
4-4池化层操作
0 Q3 v, }& L/ b4-5卷积网络整体架构
5 b0 O. P$ Q" \0 D5 o6 p2 @/ k6 r- W4-6经典网络架构8 G& O! g) J4 Q: g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) t& D6 W- q; B# N
5-2使用CNN训练mnist数! i* o% M1 ^; y$ o6 Q
5-3卷积与池化操作) G n* e) U5 `+ M$ q, h
5-4定义卷积网络计算流程8 ]/ R# v6 W, Z3 b0 G" H
5-5完成迭代训练2 n; M. c8 C3 c/ X# r; o% \
5-6验证码识别概述
3 q" @; ~: ^7 T2 C7 B! S% S, c ~5-7验证码识别流程! q9 Z- I+ g8 f3 R( N: F
6-1自然语言处理与深度学
+ h D6 [8 U6 O' e- I/ V9 P6-2语言模型' c5 z0 d" c0 T8 @
6-3神经网络模型9 K- v4 x5 y' z, O m
6-4CBOW模型
4 U& g0 t% g: |+ m- c. Y$ T3 H6-5参数更新 |( D! k. ]0 b, V# J) c- \, K
6-6负采样模型. S2 v# [$ F- e' X
6-7案例：影评情感分类(数据) q" D( y/ M* N1 Y+ v
7-1基于词袋模型训练分类器! ?! E$ e+ P/ i& k- N) x5 t
7-2准备word2vec输入数据
1 R5 Q+ y6 C3 h4 _7-3使用gensim构建word20 {. T- L% T. s) N m0 U& N/ x
7-4tfidf原理
2 i; E) ?# b- S" F7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' V& S5 O- `! z/ i: F; J' F
7-6GAN网络结构定义
# ?0 y; K1 P7 W9 P2 I7 B& P7-7 Gan迭代生成
% O9 I5 _; I9 b' d' |7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 d, a. a! |6 P( W/ i: F# i* r7-9DCGAN网络细节
- s/ o C' Y( q8-1 RNN网络架构4 E+ [. B% K2 G: ^/ n) a1 J
8-2LSTM网络架构: M/ C' n: V! \. ~' g7 s
8-3案例：使用LSTM进行情9 e! T6 Y1 M2 _( H( O
8-4情感数据集处理
/ A- o8 ` W \3 p8-5基于word2vec的LSTM模型
( s! T& H8 I" y# H" a2 v9 {8-6趣味网络串讲（数据代
' Y7 C" ?9 R* L: `7 d8-7课后讨论版) `/ v% z4 N8 g% I& K6 r
. Z. H* M( G7 u+ o! M9 x
1 t" ^) Z7 N/ O# Z! I" H〖下载地址〗7 `. C+ y0 @- a2 l( C
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