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) e0 X% q/ j1 z) o; k& o
〖课程介绍〗9 C) o/ R5 [0 L
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& P, B2 q5 G/ ?
0 ~3 H7 a0 R& w〖课程目录〗
1 Z/ S% s" S5 V6 W/ u1-1课程概述与环境配置/ _0 ^6 o! q* j4 j& L( @
1-2深度学习与人工智能概述
! W# G1 k; O C; Q1 y1-3机器学习常规套路/ H, x- M0 G" p# Z/ {/ e% L& h
1-4K近邻与交叉验证
! z! o- Q8 y }4 C& V$ Y( E1-5得分函数0 M5 i0 E5 k/ V/ G4 \9 B
1-6损失函数( `5 T4 s5 Z5 n; G& N$ M2 Y
1-7softmax分类器
7 c6 Y- x" I+ P/ L. w* b1-8课后讨论与答疑* y$ h5 ?8 i% b# b
2-1梯度下降原理-
, D! h$ ~7 w$ E6 Z9 T2 V; f2-2学习率的作用-. s; x7 k4 Z6 z: N$ ]
2-3反向传播-
& q0 {- L# k; k3 x: }8 _4 A4 [5 E v& Q2-4神经网络基础架构-
2 k. i( u# F! a' R1 L4 E/ N2-5神经网络实例演示-
# U: V9 h) {5 Z& @2-6正则化与激活函数4 h, s+ P3 a3 a1 }: y
2-7drop-out
1 P+ q9 ?% g1 G' G/ K: }2-8课后讨论' \/ ~3 p5 B7 v# s; G
3-1tensorflow安装% z: v5 \1 T! `: E! X
3-2tensorflow基本套路- C. }- |+ O' i
3-3tensorflow常用操作
+ H" t- y8 ]- o3 i F# e M3-4tensorflow实现线性回归: L6 \ _$ t& z# J! A7 ~+ a/ A
3-5tensorflow实现手写字体* C1 u5 N! h( x) |
3-6参数初始化
; D+ T, w* J7 ~8 ^ b3-7迭代完成训练
) l! l6 W- N% V: l" q. C2 v/ F/ X3-8课后讨论
; Z; l6 x! O3 Z. b* }! s% M3 _4-1卷积体征提取0 {, l2 B' I7 A8 X) A+ \! u
4-2卷积计算流程
4 z* I3 [+ J( d4-3卷积层计算参数- m9 m- `5 i0 x# ? U+ M5 C
4-4池化层操作1 }5 C4 C7 A$ }% e6 `0 i
4-5卷积网络整体架构
- H; x. o: P' V( N# S4-6经典网络架构
6 x4 }/ e3 n" N% C5 N$ x5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 K" k; [0 z6 ]5-2使用CNN训练mnist数$ J+ ~' W$ x/ U2 H. o7 ~* o" K4 q; M
5-3卷积与池化操作4 `7 k% R! E0 c5 O( ^; D3 G
5-4定义卷积网络计算流程
( ?2 ~0 {! w. N. g5-5完成迭代训练8 Q) F& J( [8 a$ M% O
5-6验证码识别概述* I/ \2 P4 _( _$ E5 X
5-7验证码识别流程 W5 t# K2 n2 A* ]9 R4 F3 ?: w
6-1自然语言处理与深度学0 D( O, H9 ?! h- o1 Q
6-2语言模型7 c! z% w% R2 J! [. K- g& a
6-3神经网络模型
9 D( w/ s, D* g# s: @+ l5 y- K6-4CBOW模型
( {0 R) R- w7 m8 \' y# e6-5参数更新+ i0 C, F+ i( @2 d4 `* `
6-6负采样模型
3 l3 u7 M# u( i. q6-7案例：影评情感分类(数据7 F/ G& J$ z* C2 L, `% V
7-1基于词袋模型训练分类器( O9 o/ y+ F. N* d- r" u4 f8 u( d) ] l
7-2准备word2vec输入数据
/ l9 K) U* f" u7-3使用gensim构建word23 f* E1 r' t+ R3 r# J |
7-4tfidf原理- c* X1 q% h- _3 u2 J2 o: O |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( M9 S' S! P8 u7-6GAN网络结构定义
" o6 n- b g6 v* K6 q7-7 Gan迭代生成
1 ?1 I5 B- u; G" d7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
9 h- e/ t6 V) F/ t5 A! }/ k J& ^* z# F7-9DCGAN网络细节9 j# \( q0 o+ K& s4 {
8-1 RNN网络架构
+ @6 n1 y& ^& K7 J& Y6 v8-2LSTM网络架构9 |% A* ]5 g: p4 o) k
8-3案例：使用LSTM进行情% T; D' O# m0 ?$ H3 m3 K# i" Y% s
8-4情感数据集处理/ `& o8 H% [) ?$ j
8-5基于word2vec的LSTM模型
( U" d3 D; x4 A8-6趣味网络串讲（数据代
( l* f# ?6 u F8-7课后讨论版1 u2 z" L8 @; a: K2 a$ @# t
& \- S( i; R h5 B
M: x K) R8 q! L/ D〖下载地址〗
2 @0 I# E( M! | M; Z0 u: S- U2 m# N* a' n: g. }
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