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" g! a2 f- \1 q2 j( H2 Q
〖课程介绍〗
' L2 S/ R# n+ y( ?8 |: 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9 H! L+ o, ?& d( ~, v1 }$ W2 O* ~* F
+ b4 y' \# x$ D U+ c% e2 u# n
〖课程目录〗
5 Z3 l1 w2 E4 _. G7 V5 u1-1课程概述与环境配置
% v7 C8 @' ^9 x1 k2 Y1-2深度学习与人工智能概述
" \* f: l1 m* r1 H% c' I1-3机器学习常规套路) F1 Q5 m% } T3 j8 v5 h
1-4K近邻与交叉验证4 t7 n: ?$ F5 Y0 h2 }
1-5得分函数 V' M7 a; h% k
1-6损失函数
/ `- W. E4 Y2 [: T" s9 N# C% a1-7softmax分类器. G* D( ~8 D! P( v, Q! R
1-8课后讨论与答疑" a% I; Z; Q' m" L1 W* W9 R8 D6 e c
2-1梯度下降原理-
! g: M# f7 O4 ]2-2学习率的作用-+ U' f* A" B; W/ r* G1 J* c' Y! |# |
2-3反向传播-( [7 x! O8 _4 c3 S4 @
2-4神经网络基础架构-- ~2 ^+ @ ^( i0 D- N' ?
2-5神经网络实例演示-( C3 W. C$ p" L. ?
2-6正则化与激活函数
n! \3 D% M9 D! t5 v2-7drop-out! n. E) J2 N: T3 h) V# W
2-8课后讨论
; U; O" ]- t' \5 U3-1tensorflow安装# G' d0 N7 i4 t; p3 N1 X4 f
3-2tensorflow基本套路
! F) U) N- `5 t0 M3-3tensorflow常用操作4 x; S: B0 k% @ c
3-4tensorflow实现线性回归& x/ o3 G/ b9 r+ z( t$ ?
3-5tensorflow实现手写字体% P7 ? W# v2 r) [( f1 x
3-6参数初始化, L4 j( y4 B9 g2 Y3 I& a6 n \: v
3-7迭代完成训练
' G9 X& F0 J# t- d/ ^) p" k3-8课后讨论
u8 T" Z& W9 w4-1卷积体征提取2 @$ ^5 D7 c) W, @9 f/ d- _
4-2卷积计算流程
2 k3 r% |0 {" q6 S. h7 C" F5 b; y4-3卷积层计算参数0 \8 `; D3 C# x) `/ w/ U
4-4池化层操作" w% _8 ?: M; l& c& H
4-5卷积网络整体架构
9 A. f% ~+ v# n" H0 U( u4-6经典网络架构# V% c2 Q v" ~8 ^4 |: I
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, T& W8 o- C: @/ ~+ |
5-2使用CNN训练mnist数$ g, N3 Q) S. S" c5 j! G
5-3卷积与池化操作
# z+ ^. j, @ t! E' s+ ]5-4定义卷积网络计算流程
- \9 Q% k( e7 o& {7 S2 b1 {' c% N5-5完成迭代训练
: Q) @6 a( j2 }4 s. P" B7 |# C5-6验证码识别概述
, M" L: s1 K' ?/ s# y5-7验证码识别流程1 L9 \' c p b0 U2 P
6-1自然语言处理与深度学
. _3 ~# R% J) o9 p2 R2 t6-2语言模型) M8 f0 N$ B0 o- I% f* A& G; ^( w
6-3神经网络模型, C6 w# `/ ~, `* p
6-4CBOW模型
; G: G1 ?( Q P! _7 |* Z6-5参数更新: b# o: a2 p0 F- C0 d- r
6-6负采样模型
( \; ~# L0 b( d/ R6-7案例：影评情感分类(数据
# D' _8 L& e. B6 n' i7-1基于词袋模型训练分类器7 x$ B$ _0 N+ s- C* Z W, ]
7-2准备word2vec输入数据" ?: L' G: u& X+ ?6 z6 z& a8 o0 S
7-3使用gensim构建word2
9 N2 ?6 }$ F6 \1 X+ |" j7-4tfidf原理
# Z! I! x6 k) d0 Q7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 L' D# R5 D: c4 C/ Q) A% q7-6GAN网络结构定义
, x% s- `8 H, `/ X2 g7 ^- k7-7 Gan迭代生成* @/ W) R" s! y3 \$ d D* ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- T5 l0 H* \4 Y- n, s# }7 h
7-9DCGAN网络细节* W0 ^. U( r& U1 r
8-1 RNN网络架构% s4 R3 X5 T2 r3 u' n. a. s0 z
8-2LSTM网络架构
' h5 ]) ]4 l$ G( ]8-3案例：使用LSTM进行情- ?) I' U: z; B2 a9 |' @
8-4情感数据集处理: P0 s/ j) S U/ s
8-5基于word2vec的LSTM模型
5 d7 f, v' g3 ^" R( g+ G$ ?: i" x5 P7 E8-6趣味网络串讲（数据代8 f" c! q4 \+ c6 R: `5 `
8-7课后讨论版6 s# ?) j) i2 X* H: D
' \- s1 b5 ^+ Q/ D! F$ ^
( b1 E4 ~$ v! ~5 p9 {# K
〖下载地址〗& q# B' Z+ b# [
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