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) K9 k/ I5 o7 ]& c
〖课程介绍〗
/ ?2 v0 c( [/ e3 T& o" ~& i7 Z; @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ D* B, F2 U6 @ z0 k) v
0 V+ E" A# G! I8 V8 t+ N% W9 R3 t〖课程目录〗
7 n. Z: p3 x8 E$ f1-1课程概述与环境配置. ~8 ?& r$ I h: O% D, P* E* z
1-2深度学习与人工智能概述
9 X. T. k9 m) J. Q1-3机器学习常规套路/ s7 c2 P) b. y" ]/ u
1-4K近邻与交叉验证) p+ n: r1 g+ }* R
1-5得分函数' ?$ s' X" h9 ?0 C
1-6损失函数
5 M5 a- i" ?1 D; g( L" n1-7softmax分类器
1 ]/ d5 _6 [8 t, l& |- L1-8课后讨论与答疑( f9 o, x# E4 T n# f9 P. g
2-1梯度下降原理-
5 p3 i. d0 W1 z" u5 R2-2学习率的作用-
- f9 u7 { a' _$ g' T2-3反向传播-9 W4 K% r" @- Q. C2 h0 y: V
2-4神经网络基础架构-+ z/ j1 e. G( W' J* U$ Y6 r, d6 B/ l
2-5神经网络实例演示-/ I0 i1 F' E: h4 n4 O9 S
2-6正则化与激活函数9 Q& E/ m3 z9 C! a) N$ d/ Z0 G
2-7drop-out, S- j3 [$ u% Y" z) f& _
2-8课后讨论
. p4 m$ t1 C4 w' K: g P3-1tensorflow安装
# c1 R$ f2 M- H9 s7 K3-2tensorflow基本套路
# M! l1 E" f0 |) x/ B8 ^2 f. F3-3tensorflow常用操作
?% ^" \# z" t# f" c" G2 m8 I: _1 f3-4tensorflow实现线性回归
/ L5 y, ?' }0 c' o# x! u7 n3-5tensorflow实现手写字体
* L1 o" f9 U4 d" U3 ^: x3-6参数初始化$ {1 a0 t" D6 T" O B
3-7迭代完成训练
' [7 r. Y4 D6 I* }3-8课后讨论
. G1 O; U& O: H2 S4-1卷积体征提取
8 z: @ D; c( h* C4-2卷积计算流程% h. j5 y0 p# j' D9 c$ [
4-3卷积层计算参数
7 d2 p# M. Y1 P) h# c- g' S3 a4-4池化层操作$ h O+ m7 z. B. b0 f
4-5卷积网络整体架构
; A* t& V& i- p9 b9 o! u, X4-6经典网络架构
2 ~& N8 \* |- v! u5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 B( x' q- d0 U( B5-2使用CNN训练mnist数
2 P" {" D, u, z' Q8 f- G. F4 ^5-3卷积与池化操作4 I- T% Z1 _0 s6 s9 I4 c4 K
5-4定义卷积网络计算流程$ o) a/ p% B$ ]. R$ Z
5-5完成迭代训练
$ w$ B3 I) |( W) `" H, G0 \1 e, d) Z) U5-6验证码识别概述
' v9 V/ U; T8 v. s: ~5-7验证码识别流程
+ \. q/ V+ B+ [$ P2 s6-1自然语言处理与深度学
7 N* x5 _! z% i3 J! G1 o6-2语言模型
% U g6 b. h8 {* E$ b$ G- S4 c6-3神经网络模型: m# k6 g- y/ c- k7 v- }% x
6-4CBOW模型 K5 f: t [% [3 A8 @6 W# P
6-5参数更新* ~0 ?3 W% i `+ A- g! w3 Q
6-6负采样模型) e- m- L2 S/ X' ^( G- A
6-7案例：影评情感分类(数据9 m: w& e# c% b* I5 y
7-1基于词袋模型训练分类器- s; B: I0 H* I) r8 O: D& a9 D% H
7-2准备word2vec输入数据
7 u' m% l* g" U, ?7 j7-3使用gensim构建word28 F4 `4 F) W# b, K0 {
7-4tfidf原理, [' F2 @5 {7 v
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 e3 R! J2 B5 F: |4 O7-6GAN网络结构定义
n) F' M6 E7 k6 |7-7 Gan迭代生成* w0 ?$ W6 F1 N5 ~0 @
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& r& t/ h% L( V: d' J; {% U
7-9DCGAN网络细节
* x7 w/ u r2 A' K! y2 E8-1 RNN网络架构1 v/ u( a8 r, X& r* S
8-2LSTM网络架构
" ~: ?! a2 y) p. l8-3案例：使用LSTM进行情* P7 G" p. ~5 m) j4 S
8-4情感数据集处理6 ^+ g% ^1 i4 i8 [0 S$ j
8-5基于word2vec的LSTM模型
$ p4 t0 u4 } w3 }" k& O8-6趣味网络串讲（数据代
" I4 ]5 {3 u3 R9 s8-7课后讨论版; o, M0 P5 @; d. t6 P3 X
8 I; t8 q% B' P( Q% C/ ?" I" B
1 l0 M9 _4 s- M% c `! x% ~5 a/ z Z
〖下载地址〗/ v: c0 [1 u1 q9 K& J. h8 {
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