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〖课程介绍〗
2 N0 s) L/ `. C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 u( W2 D* s: {
/ J$ M3 n& T/ H1 k' s〖课程目录〗7 j1 W; _- O# b; I/ h
1-1课程概述与环境配置
! T3 F0 q) K' {. q5 e' m1-2深度学习与人工智能概述
. e1 n7 u4 B& `1 `7 h# c# R/ x1-3机器学习常规套路
3 ~! k- n! [0 \* `2 `1-4K近邻与交叉验证
' `6 }0 K( R4 t1-5得分函数7 F; S& m5 N9 I* y, s+ L' _2 A' \
1-6损失函数
6 X5 }" {0 e* ~3 I0 g, B( h$ R1-7softmax分类器
g: M1 H% ?6 b2 J( k4 X5 N; O' V' y1-8课后讨论与答疑
( u. {0 r( U, z4 f2-1梯度下降原理-$ o) b) A3 z3 D# S5 U4 X
2-2学习率的作用-
5 R1 Q: ~4 h( d, G# F2-3反向传播-
3 D/ y$ W2 [! p% [! W/ f2-4神经网络基础架构-# D0 T) [; c3 j0 F) z, K% z6 S
2-5神经网络实例演示-
+ G3 j- y) I3 \2 Y0 U2-6正则化与激活函数) d4 k. z6 P) d- _2 \2 F
2-7drop-out9 r* I6 k% Z ^
2-8课后讨论
. m% G* i7 |0 U) U* ?3 H3-1tensorflow安装$ I! {& _1 m3 z! Q# v5 `
3-2tensorflow基本套路. b/ s7 {3 [4 T" K9 l6 K% w9 m2 \- L
3-3tensorflow常用操作: O! |" @6 `+ M* a7 v$ l- ~1 \
3-4tensorflow实现线性回归8 K) T5 j2 j! D/ V
3-5tensorflow实现手写字体
. `* e: J6 i7 F. z- z3-6参数初始化
/ i! T7 c f. r1 q ?3-7迭代完成训练
' ^9 l! G; K: }- b) j0 `3-8课后讨论
5 X# M& F: d5 e" N! x! r, h$ M4-1卷积体征提取% j& d( o5 l8 u4 j
4-2卷积计算流程4 K5 g. A6 X9 h6 k$ P8 v
4-3卷积层计算参数4 q; O$ ~( \1 G" g/ T/ w
4-4池化层操作% F+ X9 F @8 `5 o6 w
4-5卷积网络整体架构, X- ?+ O5 N+ p4 L. }9 M
4-6经典网络架构
; @5 p* e; }: z% H2 p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. L8 w8 [# t" O, R8 i
5-2使用CNN训练mnist数5 `) G% B* M! E8 S0 s
5-3卷积与池化操作( C5 K) d: [8 r) |- i# c
5-4定义卷积网络计算流程
. G0 O: O/ `8 e; U5-5完成迭代训练$ S" k. I: |( G6 p8 Z; z
5-6验证码识别概述
) |- R5 U, h+ [$ D5-7验证码识别流程
0 F% Y' w+ Y e7 D* Y g6-1自然语言处理与深度学$ H. L! S. m4 Z5 `% i: ^1 C" I! g
6-2语言模型! N6 W& q- K! u0 z, H8 i* t8 J
6-3神经网络模型
, u; B$ @! ?% d" I1 H: ]: H" k6-4CBOW模型0 t+ ^% u- f, S' c
6-5参数更新0 S; g' k, t* d4 M
6-6负采样模型
# l$ N. d4 c) k5 X( Q6-7案例：影评情感分类(数据7 K2 j, M; N( R1 a3 c
7-1基于词袋模型训练分类器
* @! ^$ ]4 w9 Y) V* {/ l7-2准备word2vec输入数据( P+ |6 H* e& C1 b1 L& q
7-3使用gensim构建word2
; b# J. L1 K% R7-4tfidf原理
5 S; N- L4 y }% r7 m9 ^6 R4 X5 L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 n8 T w, z" A( h1 w" R" c
7-6GAN网络结构定义9 E# Q) n& h' } U0 X& S& N
7-7 Gan迭代生成
/ N. M* `% d2 l3 [* P7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）7 h$ R( E2 h8 Z
7-9DCGAN网络细节
1 i, p+ ?; O# t- u0 Z2 u" K2 u8-1 RNN网络架构
9 q* |( V" P" W9 @. ^* |& Y8-2LSTM网络架构4 \2 y- J8 A, E; T
8-3案例：使用LSTM进行情+ U9 |9 @$ ~6 p. o5 a
8-4情感数据集处理; _. C/ |1 q& e. v2 h
8-5基于word2vec的LSTM模型, C2 c Y, ?6 {& l1 {) H9 H
8-6趣味网络串讲（数据代
0 \9 T: R; _/ l5 r/ n( [& L- a8-7课后讨论版
) U, k5 ^; |- O% l. q8 {( F6 W+ R3 r; i! N9 d% f+ I
4 N: u0 g# L) E3 H: L
〖下载地址〗0 b$ N+ m5 d& b6 Q
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