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4 o7 L/ I' b' @, W, ?1 `% w a
〖课程介绍〗
& \& a( L ]7 k8 U& s7 B, G, H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 T, j9 P* K9 _8 j. C3 {
8 G8 \7 T; X3 [3 o2 j. o〖课程目录〗8 Y0 x- |) B* L: Y' i, b
1-1课程概述与环境配置
1 t5 g1 G# U5 E5 ?! {+ _1 y2 j1-2深度学习与人工智能概述0 N7 Z+ t) ]; s- J$ v5 a* X
1-3机器学习常规套路% W" v! y5 t& H; \. k+ `
1-4K近邻与交叉验证
- r& M9 M' R2 _( o8 f1-5得分函数5 b9 I5 I' i- }8 k! y
1-6损失函数- F9 H" V' m/ c9 D5 v
1-7softmax分类器
( U( p" d1 C1 `8 Y6 C1-8课后讨论与答疑0 l! ]* G8 c! F4 o
2-1梯度下降原理-# K! G+ ?7 b" ?- o6 I) s _# T' d$ F @ g
2-2学习率的作用-
( @; l! B( [* X* t5 w# J2 h2-3反向传播-4 Q! ` \4 I R8 \
2-4神经网络基础架构- C2 ], @. @1 `' O
2-5神经网络实例演示-* f9 m# ^- ]$ \; @1 M, q, z( d
2-6正则化与激活函数 u7 p% R# g7 L" g
2-7drop-out
/ \; E% L; X2 k% D: o" t. p2-8课后讨论3 Z* D4 V! h/ z5 n7 n
3-1tensorflow安装: q* @2 v* X M2 ]) T
3-2tensorflow基本套路$ O4 @5 C) c* b$ [% f& G9 ^
3-3tensorflow常用操作* J7 v) N) D$ r7 m: _7 T7 m d( N
3-4tensorflow实现线性回归" ]' j0 {8 W* L' E0 m% j' E8 t8 o
3-5tensorflow实现手写字体9 D' J0 s4 E# q( }& {8 f7 W# m1 @
3-6参数初始化
- ~! C( T1 b: A) Y% j3-7迭代完成训练
/ o( v3 u' m1 ~9 a* z' \3-8课后讨论
% j# z' T* z' w/ E0 E9 t4-1卷积体征提取. b" B7 z; t; X9 @8 _
4-2卷积计算流程0 J4 B. v' M" Y1 M4 s% Z2 U. k1 Y
4-3卷积层计算参数' ?8 B" g! e) n* L# o- Q- m; a# r1 ~
4-4池化层操作
# Z1 ^1 N6 E5 j9 s& t2 T8 \4-5卷积网络整体架构
1 |4 X2 Z% s R5 m) L n4-6经典网络架构4 _" F4 s; ^3 N0 F" H3 M% _7 T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） |6 [; D5 ?" d5 c+ f
5-2使用CNN训练mnist数2 | X* V0 S8 y- c# I$ M
5-3卷积与池化操作7 H# B! R" @$ b! \, Z
5-4定义卷积网络计算流程- h/ r, U1 m& Y: A. G+ l
5-5完成迭代训练+ v! U( U0 O9 j2 t* p4 s# K. Y: B
5-6验证码识别概述7 r& Z4 W. q; L; m6 l, p! R5 N
5-7验证码识别流程
# V! I# x* i; }! J/ C5 m6-1自然语言处理与深度学
7 }- f0 u L6 b" W8 B6-2语言模型6 V$ h8 T3 T6 m$ k; G. a7 u
6-3神经网络模型- w+ x) m9 e% j- i$ m0 o+ r1 s l: }
6-4CBOW模型4 q; e9 Q) w8 N1 k5 d$ n: @
6-5参数更新
/ X g* K2 y8 b0 S) ]( `1 R6-6负采样模型* c% {8 } {8 Z' I: _$ N/ ?
6-7案例：影评情感分类(数据
. Q: ]; ` N" E+ k7-1基于词袋模型训练分类器$ B' E" p. o$ r- v
7-2准备word2vec输入数据4 j# u. }; D& H4 d! h
7-3使用gensim构建word2
m' r& R* o4 R7-4tfidf原理
: `/ g8 T- S7 d. P: g* {7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 v" K# ^: A* d/ \# ]. O' @: {, z
7-6GAN网络结构定义! X% _5 ^6 \2 s* o% y
7-7 Gan迭代生成" h7 l! i& z# J7 ^7 g4 S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# h$ B$ }0 ^. r7 r% q
7-9DCGAN网络细节& G6 [$ ]# ~. `- a
8-1 RNN网络架构: g7 t8 K/ L* e
8-2LSTM网络架构
8 L8 I* w1 r2 N; q$ C% q8 Z- [8-3案例：使用LSTM进行情
6 a2 f5 i" ^7 W! j1 S% G8-4情感数据集处理: T4 n: d7 C8 q8 O* J' e+ o7 l$ G+ b [
8-5基于word2vec的LSTM模型
* D- l/ b0 [) O7 [! b' n- ]/ K8-6趣味网络串讲（数据代
3 g: ]6 L1 C3 R' I+ t' R8-7课后讨论版
' ?2 r, J: Y t1 ~2 J: s6 e# Z2 V3 A$ s7 ?" A& `
& X- T9 [5 a! I B; S: W〖下载地址〗
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