1 o3 I: w' V, N/ `% _& x0 `+ F b+ w0 F0 m0 ^2 p
〖课程介绍〗3 T) c8 `9 H' E% M1 [9 c. D* S
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, @# ~5 [; m5 a8 R. F! k; s* q9 f( t' j5 S8 H4 l# ~
〖课程目录〗
8 | j" c' P6 K1-1课程概述与环境配置; Z0 G: ^+ S/ X# C+ o
1-2深度学习与人工智能概述! L. A6 A$ B- Q) \. P- }, n: M O
1-3机器学习常规套路
" p3 c. x& A' s, a- s5 C0 O1-4K近邻与交叉验证
" v( ?; h3 h/ Z& }0 g7 G: S( J1-5得分函数" b0 g8 N6 o$ g0 h6 F
1-6损失函数
" L6 `$ R& m' V/ G5 F) l1-7softmax分类器/ Y; s! R! E4 W) Q) a8 h6 `9 p
1-8课后讨论与答疑
# x, g) b$ O, s2-1梯度下降原理-
N# a2 b& K1 h/ r# s2-2学习率的作用-
1 c, g( O# V& v t. k/ v" o0 ~7 \2-3反向传播-
8 [7 `$ H' w/ w; V4 r2-4神经网络基础架构-
$ w/ p4 G) c9 j* m6 G3 r9 `6 P' j2-5神经网络实例演示- ]# }" X8 w0 T$ l0 ]9 l9 [
2-6正则化与激活函数
2 u& \: i+ h% u; B9 n0 E2-7drop-out5 B8 \( B3 z* u; @9 g, f
2-8课后讨论
0 ~! q( ^: z/ [. K. ]3-1tensorflow安装6 W5 T3 i. R4 ?1 H& {
3-2tensorflow基本套路
- t4 E; I# E/ J/ d- F' j3-3tensorflow常用操作
T2 P# D( u0 x2 t8 s0 q- a m3-4tensorflow实现线性回归
% y' w# B9 m% q' y3 f' F+ r6 m+ w( y3-5tensorflow实现手写字体
" N# A! R; E+ v2 t* q2 m1 h/ @! h3-6参数初始化
3 H; r8 x& E; X& f/ m3-7迭代完成训练 h7 h/ c8 T2 ?& O5 J% f" d
3-8课后讨论1 ]. a$ G' L! }! |1 k7 w$ A+ h
4-1卷积体征提取. q5 ~0 `7 \8 B# R- I s
4-2卷积计算流程7 S6 W! f: ~+ G# L3 }. M
4-3卷积层计算参数
# ~. T$ Z1 g' `/ K4-4池化层操作, n; F0 ?! u _% [
4-5卷积网络整体架构
" ~# I* i3 \" {# G1 |9 L4-6经典网络架构' Z- a" `) U% _6 k: B
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）# E- \7 l% Y. Y
5-2使用CNN训练mnist数
2 U$ Z) t7 _" {2 {5-3卷积与池化操作
8 @. i* o8 L! C* g+ F5-4定义卷积网络计算流程, n* _( w$ Y1 B# J: H0 `* \* t
5-5完成迭代训练! x& q% V! j7 h
5-6验证码识别概述( X8 X' l) W8 n5 c3 i
5-7验证码识别流程
) b3 {( E; r" M6 ^/ P6-1自然语言处理与深度学
! Z+ \/ m; E' W6-2语言模型
" Q" F: E P4 E6-3神经网络模型$ j: @3 ~. W- [) R
6-4CBOW模型
* ^* z9 q, K2 a2 r7 ^6-5参数更新2 \& o R$ @/ l/ r% L
6-6负采样模型. }' T+ A3 i v, ~% V4 A
6-7案例：影评情感分类(数据
+ H, r4 L' C2 r7 v/ s0 ^7-1基于词袋模型训练分类器& X% }0 w0 G5 _+ x
7-2准备word2vec输入数据8 Z- o. m9 M" E0 n. e9 R- S2 D
7-3使用gensim构建word2
( K% ^( V9 j% a2 @7-4tfidf原理
N; U9 Z# p3 K b( G$ y: Z' k7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; R; F4 r% A2 W: r7-6GAN网络结构定义2 [1 i' h: l1 o4 Q. Z
7-7 Gan迭代生成
4 `$ B. }& n: T6 n7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) a0 D1 S1 \5 @* _8 o) T! P7-9DCGAN网络细节
( E0 A& ]' I: Z& [+ [1 B8-1 RNN网络架构
" F, h2 W) G- c6 Y' _8-2LSTM网络架构
$ w T- h% j; k. c$ n) E% z8-3案例：使用LSTM进行情
* i2 H! v) u5 C- t8-4情感数据集处理9 T3 ]* T8 J$ u
8-5基于word2vec的LSTM模型
& j: i: g/ E$ A" |) U- Z) J$ X5 E8-6趣味网络串讲（数据代( J4 b4 _! o: V' U {
8-7课后讨论版3 n$ l$ Z8 e- ~2 V6 g' L. B
+ u# o% L1 {! O7 k p" Q* J/ {. [1 E+ a4 X5 m- F
〖下载地址〗
. p* W) l; \) y3 E1 a3 o" L, C, R3 L% J3 ?$ O: I
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