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9 b- |, x$ H; i! [) k$ O3 o〖课程介绍〗2 s- r$ f! n. K1 I. Q
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
$ B- a1 g6 c* ]! p; E
; I8 I0 G) ]" P3 z0 V〖课程目录〗* i( Y! g" e6 E% z1 P" T4 g" N1 C
1-1课程概述与环境配置' o& I: Y" Z1 n9 r3 U6 M3 j' ~
1-2深度学习与人工智能概述
$ j1 T) n( d' I( J1-3机器学习常规套路
$ a2 y' Y$ e' N6 ?) A4 H8 z* {! ?1-4K近邻与交叉验证7 s. U/ a4 h' B9 K( w) U
1-5得分函数
8 S a' j8 Y5 R% l7 E1-6损失函数6 \" D' V0 P, Q1 ~8 _
1-7softmax分类器. m. t0 y7 X7 K( ^
1-8课后讨论与答疑, N9 X. |* j9 |4 m8 V* u* r+ n
2-1梯度下降原理-) ?& ~- f& d; M8 \! x
2-2学习率的作用-
6 J( K- K4 m _ v2-3反向传播-5 @' j7 ^9 y) z' b8 |6 k
2-4神经网络基础架构-
' c% w. q* D/ ^( t2-5神经网络实例演示-. E h; E1 E; K5 K+ d: B1 c8 q
2-6正则化与激活函数
7 _* T8 C# Q/ h: G) y2-7drop-out
( Z* K4 g2 N: {, I* M9 Z( {2-8课后讨论
0 c9 x) X5 h: `8 h5 R3-1tensorflow安装! N M* J% H h* j. V8 @" E3 T
3-2tensorflow基本套路
6 \$ L" U; Z! G- l2 W/ S3-3tensorflow常用操作
1 _7 ^9 B; A- W3-4tensorflow实现线性回归
5 p! C* v6 n2 {3-5tensorflow实现手写字体
( L/ @" ^* X0 H3-6参数初始化! _6 g0 h* C. N, K
3-7迭代完成训练$ J0 f5 k( ?. j' D+ f
3-8课后讨论
* U' p# ~6 k( U, S |4-1卷积体征提取9 ^8 G! g6 c& h' s0 ~" ~) {* S* ^
4-2卷积计算流程) M J: n1 B7 L! ~" l/ }. w& P
4-3卷积层计算参数7 e, x) w1 b( ^4 d% H! B2 A( O
4-4池化层操作
: ^8 [6 N% X: v4 H7 a3 j: w4-5卷积网络整体架构9 E( X0 h% c3 i
4-6经典网络架构
9 T; a) [: E* |- J0 b* Z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' {" _. o, z; B( X5 s
5-2使用CNN训练mnist数
" K. d: j, E; e, S) u" g4 S5-3卷积与池化操作# o- ?7 Z1 z% {$ ?
5-4定义卷积网络计算流程+ `2 n9 p1 F0 |' l% Z2 }4 I/ y
5-5完成迭代训练
! E e8 p1 n/ N; c* p x, r% e5-6验证码识别概述3 |! i V! Y! F
5-7验证码识别流程
! I5 k& |; S8 B _6-1自然语言处理与深度学
. v9 z- u( t3 h$ {0 X* \6-2语言模型
5 H8 d# [/ f$ g: S2 u( d7 ]" \5 @6-3神经网络模型5 T9 y/ ?& _2 \3 N7 M4 O+ T) Q
6-4CBOW模型
8 E7 X+ r7 g B4 |9 y3 h8 j! H6 `6-5参数更新
5 S& E6 @$ Q- i6 V6-6负采样模型% d8 B# A; `8 ?( L( u
6-7案例：影评情感分类(数据
4 T5 U3 M# n: L) w- z6 ]' E9 r7-1基于词袋模型训练分类器
- R O, T" ^. S9 ?9 Y7-2准备word2vec输入数据
5 D; {6 J, y& C7-3使用gensim构建word2* F; @5 n8 r2 a% P) v' v/ x
7-4tfidf原理
3 `& a1 V6 P- a/ ^. I, S! ~7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) {' O. o$ ]# {( P7-6GAN网络结构定义
8 D* g3 U( {- B6 _1 d7-7 Gan迭代生成
3 ]6 R+ a7 I/ s0 C8 Y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ K% D# z7 u- A' K" |4 k# u" ^
7-9DCGAN网络细节# p4 _0 v! V+ L' H% n' A
8-1 RNN网络架构
# O- E/ M% Q. b: J) \# q* ~7 _8-2LSTM网络架构
7 h; k( Q3 V2 H& k" S' S% q/ A8-3案例：使用LSTM进行情
/ j3 Q+ G- u4 Q. A8-4情感数据集处理, @( v1 a7 ?( r0 P
8-5基于word2vec的LSTM模型
9 g R+ r, }3 R' u, g! Q8-6趣味网络串讲（数据代
3 @9 T5 o! M3 L6 I Y8-7课后讨论版
: B. H/ ~* K0 `6 m* K0 m& E
$ z' E8 \% Y; c: s$ n9 s
9 O; A0 A+ ^4 Z) A/ m5 [2 Q1 T: b〖下载地址〗( ]. X& _2 J$ f- h
+ @5 r5 _( M' X d; m: H
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