4 O0 D( o1 B8 M( }4 R! B: D/ ~2 S
. C; o: {8 C7 B1 ]〖课程介绍〗/ o- p& e' x" d" i
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战3 @$ W- D) a! x
% \. B" G5 e3 |7 J! g3 L7 x〖课程目录〗
; j3 P7 j) [8 c1 w1 w7 |4 e4 U1-1课程概述与环境配置2 P6 L9 p1 E1 r% q
1-2深度学习与人工智能概述
) B! _* o+ ]2 A, ^9 B: I1-3机器学习常规套路$ `& \" j8 Q; a; K+ [ ]. w
1-4K近邻与交叉验证5 T. p7 M5 h0 [6 d9 x
1-5得分函数
3 D) ? N7 y( ~, c1-6损失函数
5 a' d7 ]4 x) ?- F, _- \$ k+ v9 @5 M1-7softmax分类器( X& o# B/ q/ ^% W. w
1-8课后讨论与答疑
% ?1 O* x4 M& i1 y6 S2-1梯度下降原理-# D" b$ h8 Y! r4 p. y
2-2学习率的作用-- e/ w, }3 Z4 l. r
2-3反向传播-0 Y* w1 k' C8 ~) \1 S5 g$ U5 D
2-4神经网络基础架构-
4 q" Q# W( Y T& b8 o* G) ^. r2-5神经网络实例演示-
9 j* g! U, Q6 l0 A l5 W; t2-6正则化与激活函数- T1 I% X9 q% ]# b
2-7drop-out' f; j% S% R4 \2 L' }( e. F' `
2-8课后讨论
2 J Y( l2 d" Y( o0 A% J3-1tensorflow安装" ?4 M% G# r. `
3-2tensorflow基本套路! a7 `1 R$ }7 j' R, v# z* A
3-3tensorflow常用操作! S6 B" v) Y/ J/ a% k/ z
3-4tensorflow实现线性回归
1 a+ }. o& A. \- I* V: n5 ^3-5tensorflow实现手写字体: R# I& j, h6 G ]5 R- d+ @* \6 m
3-6参数初始化
; j9 ]- Y/ I- l3-7迭代完成训练+ w a" g, K; T% G: z
3-8课后讨论
. m+ \" N9 a* s1 M4-1卷积体征提取
' [& k, i h& o, ]3 o4-2卷积计算流程
% S; A. p$ |0 K; r* R4-3卷积层计算参数8 [7 D, H6 N2 J- B( Y
4-4池化层操作4 ?+ Q- u# E* R# a
4-5卷积网络整体架构
R9 Q3 ^. V. ?7 [- U! q4-6经典网络架构
. d- o# {1 c% g1 C5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ s( w* }( s q; C( c2 g5-2使用CNN训练mnist数
5 w/ M p% t; w N( @7 |1 k( |) C5-3卷积与池化操作
' K. b1 o# ?" h' E4 Y* m5-4定义卷积网络计算流程5 o. L: Z+ G0 f; R! n S
5-5完成迭代训练+ W; h' n8 |: z$ }
5-6验证码识别概述 h" K; ?+ g# w3 c9 u" j
5-7验证码识别流程 A, k; M1 S4 M0 {/ O
6-1自然语言处理与深度学0 `/ d% O5 [) M8 ^3 R( w) Y
6-2语言模型
/ B2 j$ B" T7 k/ ~$ F' C6-3神经网络模型) R4 |8 y: f) {0 M/ K$ {2 V! ?
6-4CBOW模型
6 H R/ u# S) L. d- O( I6-5参数更新
; P+ T$ C! ~' @; D8 y$ u6-6负采样模型
$ v% _) k/ \1 Q+ t# I" v3 S6-7案例：影评情感分类(数据4 {5 a0 ? @7 h# Y+ m4 S* h. @
7-1基于词袋模型训练分类器- v6 a6 Z/ I* e/ D `* W4 `3 v
7-2准备word2vec输入数据
' l/ X! [" D7 m6 |3 T9 Z4 S7-3使用gensim构建word26 B o4 d0 K1 l
7-4tfidf原理1 r% U1 W5 g6 i3 W9 k
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; Z8 a) n6 a& b1 E, D$ ~0 F2 ]7-6GAN网络结构定义$ g) R$ v* q0 O* T0 G4 G
7-7 Gan迭代生成3 [: P2 S8 }( T7 I$ B. y6 O: {
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) W5 u# Z& h8 ^+ @9 @# d- }. \7-9DCGAN网络细节
/ n; N) q# L( F0 }) {" o8-1 RNN网络架构
; z1 Q" o1 s2 w: S2 o+ n8-2LSTM网络架构
, h+ y7 Q- }* C E; r8-3案例：使用LSTM进行情
9 Y) ^) i& N6 T* d! {: c, X8-4情感数据集处理
" x; D# Z! `8 z( M8-5基于word2vec的LSTM模型, j) ~3 u) M6 [8 U( Y. s
8-6趣味网络串讲（数据代# V. Z$ j' y. n$ T1 I6 L4 B
8-7课后讨论版. H* i, }% x) v7 w: {
( p5 }# v3 w9 ?2 x2 F6 [
! ~' Y3 G' f, C1 H6 |7 a〖下载地址〗
' b$ \& _3 W1 [; ]# T/ _2 v' \0 [) E) B
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