+ B, q. i, Z2 Y. F8 Q. U/ o+ _6 g) ?0 M* b
〖课程介绍〗
2 j2 R( x' U& W( c! o此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; z4 e3 c' B2 K* Q# y2 O& h% z2 i7 H/ z2 k* F _/ H
〖课程目录〗7 _3 Z# m' f" C0 R2 f" N# ~& Q
1-1课程概述与环境配置6 @5 ^4 L! \ W9 e( d& X" s
1-2深度学习与人工智能概述; F6 z. F! d, T8 W% i1 v
1-3机器学习常规套路
1 Q$ {+ ~+ \3 B% `# [1-4K近邻与交叉验证! |' J6 p; A9 Z u8 ]4 i1 u" H: L
1-5得分函数2 x* x8 X6 X6 h! X$ b- t
1-6损失函数/ @. Q. C: y7 i" d1 W- }
1-7softmax分类器9 q' T3 m. G4 v4 X& N- M3 J0 W
1-8课后讨论与答疑' t7 } C( |5 m/ K
2-1梯度下降原理-8 T. G2 x' G8 g$ K" X
2-2学习率的作用-
' e/ @: O# }8 N5 ?1 K; s2-3反向传播-
/ b3 Z5 h8 y0 L5 P2-4神经网络基础架构-9 C1 v u5 h' v6 l5 F- T. O+ S) ?7 v
2-5神经网络实例演示-+ d) ]) O: I& p7 {2 _# D1 ~9 R
2-6正则化与激活函数# v+ H# p, t+ H4 h# L# s+ F
2-7drop-out8 O; ]) g$ T$ V) n$ a0 w% ~$ m7 C3 J8 n2 K
2-8课后讨论
1 i) {$ k4 f* J- M2 Q0 A% I3-1tensorflow安装
" ?$ H! b2 Z, j4 Q2 z. m3-2tensorflow基本套路& W* n1 T4 I9 r- b8 t, L
3-3tensorflow常用操作) b8 F. W: O; x+ i" {
3-4tensorflow实现线性回归( X1 z4 N' j8 E- }+ l% l
3-5tensorflow实现手写字体
% `" O1 t" K- Z4 L s4 b3-6参数初始化
" U" f9 }0 D1 n3 l) b, U: Y& ?3-7迭代完成训练
+ u* p" q+ x& Z9 h4 m3-8课后讨论4 T5 Q& E/ @% }. |$ Q2 k
4-1卷积体征提取3 o% V4 N p& b2 {. ?" F! W7 K9 h
4-2卷积计算流程) V0 F' x8 i% W. e1 t- S
4-3卷积层计算参数
: W0 X1 Q4 l! L/ n4-4池化层操作
. b2 V9 a5 R4 W, L' F' [6 x4-5卷积网络整体架构
: K/ f- ^* c, a+ ]* \4-6经典网络架构/ |- |; s( v3 e N4 m/ Y$ r+ v
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 k; e# K) Y4 p& b5 @7 ]8 q7 T5-2使用CNN训练mnist数5 Y* r4 y5 w- C3 a4 C
5-3卷积与池化操作
* W' |; O5 V- p6 d! D0 H5-4定义卷积网络计算流程
- x4 M! P t1 F. _! o, T5-5完成迭代训练
- n5 l' D2 ~8 o& _; J& G: R5-6验证码识别概述
8 X6 }% r/ J# v7 ~5-7验证码识别流程( X& E, E% {" C' B
6-1自然语言处理与深度学9 x. y3 ^$ o5 C) g% ]
6-2语言模型9 b* v* P+ P' T! `" t& X8 b
6-3神经网络模型 F) w7 y6 c, D/ b# ^1 U
6-4CBOW模型+ b; F* Y5 f3 F; f3 l+ F0 r
6-5参数更新' ~! T1 H) t G& f) B' J
6-6负采样模型: F0 s" N0 X0 `- N4 U- z
6-7案例：影评情感分类(数据
; l! W! N# H1 R6 J2 L+ l5 T1 Q7-1基于词袋模型训练分类器7 C+ ?9 Z4 O* |" M- ]+ t
7-2准备word2vec输入数据9 O* W% O' W: c% c$ k: R
7-3使用gensim构建word2
$ k( j8 c! J* Y, O7 N: [1 a7-4tfidf原理- t! e& k6 @: ?8 C" n& E, z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)/ r9 d) q# k+ p. S0 s6 j1 M
7-6GAN网络结构定义
+ X1 j9 ?: V- {! H7-7 Gan迭代生成% I- R* d' `3 y- u0 b
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 _$ _3 s) n% M
7-9DCGAN网络细节
; |. Y: P, ]8 D1 z' ^& Y# V& ^8-1 RNN网络架构
% Y: Z6 L+ c( E G# I8-2LSTM网络架构0 D. V. `0 k1 O/ w
8-3案例：使用LSTM进行情0 A& a% r1 O% L$ J/ Z
8-4情感数据集处理
, H; U# y- p% T+ _8-5基于word2vec的LSTM模型
+ Q& N- r- P; L0 n: {3 O+ ]4 F7 E8-6趣味网络串讲（数据代
- O1 E, [" P$ g' n8-7课后讨论版. C) m$ Q+ L5 J# H- H# g; M
; c5 U% v/ _, r/ v* X" O! r
" l5 W; d, Y" J H2 k; i〖下载地址〗
a' Z& c4 p9 t: b. o5 `* H
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