5 }8 [; t+ e+ h+ Y: {
' b; W3 L4 `" N〖课程介绍〗
7 w% o1 N H! x此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, Z5 n# f* I/ W
0 H/ l* G {8 G# Q* N: n〖课程目录〗
4 |. j6 W* p5 W' b. X6 o1-1课程概述与环境配置/ i% M% d: }# H0 ~/ L; l: i
1-2深度学习与人工智能概述
8 }) L( V3 ]) f9 _' Z3 e1-3机器学习常规套路
: G5 h, N) e! @; A m$ F1-4K近邻与交叉验证" w! F" U: w$ M, r8 V
1-5得分函数
K" Z! k9 j3 Q/ X8 y/ B1-6损失函数$ W) X: ~' i" d. P5 C
1-7softmax分类器
* Z7 O$ y6 C' t6 C4 v# E1-8课后讨论与答疑1 k3 q, o7 Y4 v$ B1 g* O
2-1梯度下降原理-* O! J" t$ k2 ~; {
2-2学习率的作用-
. b l- _) Z* {. E4 n& M) K2 R5 Q2-3反向传播-
7 a' O& o; |+ J2-4神经网络基础架构-- Z& v9 G* c5 ~- l ~0 z) r
2-5神经网络实例演示-
% d! c/ P' l! T2-6正则化与激活函数5 v' I& m* `$ X A
2-7drop-out
2 m3 O' J3 u3 Q4 Q# o* J$ ^2-8课后讨论2 K2 F9 Y; v" K1 l8 W
3-1tensorflow安装: y* [( q- s! T7 B" r
3-2tensorflow基本套路1 ~0 P; C* F1 M- y+ `5 z I& e
3-3tensorflow常用操作7 Q. R& S) |# ^
3-4tensorflow实现线性回归
5 }3 W' V. v! P3-5tensorflow实现手写字体
8 E( `7 P+ w6 @, _; q; I' A+ ]3-6参数初始化6 Z2 ^, N; i* `/ Y
3-7迭代完成训练
7 Z) p+ m2 I& l$ c2 D1 \9 H6 K3-8课后讨论$ o* h% o% F9 f* U
4-1卷积体征提取% H1 a3 ?9 x! r. v0 P b0 i
4-2卷积计算流程
' P/ H) Y* E9 z* m) M+ C A. k4-3卷积层计算参数) C8 _. M9 A3 r7 Y" j( e9 k0 p& D
4-4池化层操作$ t7 h i2 U; v% R3 A$ N) K$ I9 o
4-5卷积网络整体架构) r. I. Z' D6 r
4-6经典网络架构# t2 J! Z5 Z/ i* \; w A
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 L' A- p/ Y$ F& ^
5-2使用CNN训练mnist数
8 ?0 Y: b9 O, y4 s5 }5-3卷积与池化操作0 g! B' ]- f' v. J9 y) n, L a( ~
5-4定义卷积网络计算流程% `. ~( q4 m7 Y- C( `$ e' _$ @
5-5完成迭代训练, ^, l$ G' o' }4 R
5-6验证码识别概述
' u, q6 ]5 }0 y& s& f5-7验证码识别流程9 F" S- V' r9 h- T8 s7 J
6-1自然语言处理与深度学
6 o3 a/ q3 }# w6-2语言模型
! ~8 v# C" e/ |6-3神经网络模型1 ]- K7 N3 [" a3 X$ x' d
6-4CBOW模型1 b9 X) \7 n3 E: }4 [" D' U
6-5参数更新" G* F0 `+ b; ~7 _0 \% `
6-6负采样模型
8 o. G+ f8 v& x- \# V8 x0 }6-7案例：影评情感分类(数据6 ~. L! N. |% ?% g
7-1基于词袋模型训练分类器3 z$ i3 M* e; H! N8 l3 w u; Z8 k4 k
7-2准备word2vec输入数据
) j7 G. b0 X5 h& P4 _7-3使用gensim构建word2
' y m) J1 b2 ?, m/ l' E. F7-4tfidf原理; w8 [4 h, j6 y a
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- X- s8 ~- L9 j: {3 M2 J7-6GAN网络结构定义- y, ^3 D- V8 L! G! N
7-7 Gan迭代生成
9 t# k$ N6 E) b0 h/ g! U! e: Y" h" a7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- ]5 t$ ?4 p$ ^
7-9DCGAN网络细节- x& |2 g8 q; _" ~
8-1 RNN网络架构9 D3 `3 q. f4 e* D, U o s3 k" @
8-2LSTM网络架构6 i; s" [+ _ z+ R! d% x7 h
8-3案例：使用LSTM进行情
5 j) y; g; b9 r( J) Y8-4情感数据集处理+ n8 w1 w- K" A% B
8-5基于word2vec的LSTM模型
2 o7 n ]5 ?. A$ n G6 `8-6趣味网络串讲（数据代5 Q1 P8 n; B' _7 E% m% ]
8-7课后讨论版9 U! L$ H5 X/ Q: h: u- U
' y0 I$ S9 } H# F4 }% Y
5 @/ ~+ X- G& h$ q
〖下载地址〗- M, e& o6 W- D1 k$ L# k8 ?
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