6 m. z9 }+ \ F' r
1 d# F6 a$ |' T1 g+ i5 R' Z
〖课程介绍〗7 f: w: Z. g' y
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 L0 d. O4 f+ Y) t
8 W; s2 C8 _- v; P \& b& g. v〖课程目录〗
& i* S& j0 ]4 Z2 U7 Q! q% r1-1课程概述与环境配置) w9 j( P4 m5 j, Z9 Y& f |
1-2深度学习与人工智能概述. r0 ^) l3 Z; Z$ v& q9 ], l
1-3机器学习常规套路
* B9 K3 x. E2 a7 B5 S- ~! M& l1-4K近邻与交叉验证' {- G, X- ], y' t) E4 P
1-5得分函数
7 W. X8 i v! Q3 s+ r0 T1-6损失函数3 v3 X0 ]: t2 [
1-7softmax分类器- n" _& |, s+ x, z
1-8课后讨论与答疑
4 ^2 a b$ i0 y1 X- b9 L2-1梯度下降原理-( R' L& C, e) }. S1 Q: r
2-2学习率的作用-
; K/ r9 s0 _) S3 `9 W" \5 N2-3反向传播-
0 [ v( p3 {8 Z' l# Y+ I6 _2-4神经网络基础架构-) K+ y* y2 R% ^; c0 G
2-5神经网络实例演示-
% S3 |# _4 q3 F+ i' D2-6正则化与激活函数
" Z" M, y+ Z: C- @2-7drop-out* q2 I1 t7 x* f& B1 `3 h
2-8课后讨论
/ R+ g' }4 {5 d" S _/ D" Y3-1tensorflow安装
, y# X+ d- l" L$ G( x3-2tensorflow基本套路
; a( Y, A. Q& z& w; d3-3tensorflow常用操作
* U% a6 n2 ?$ }: }5 R4 A3-4tensorflow实现线性回归+ p9 Y. z3 W$ H) f9 j
3-5tensorflow实现手写字体
7 m8 c, f7 M; _5 D1 [3-6参数初始化
' b# t! _5 r- m% z3-7迭代完成训练
! W. f# J& ?1 r" s7 D& r3-8课后讨论; G' a5 \) h1 G% X) Z
4-1卷积体征提取
5 d+ z0 X' v1 e4-2卷积计算流程
% K+ B! s8 C+ s" d# o( M9 a4-3卷积层计算参数& b" D+ v9 X5 K) [: U, i
4-4池化层操作 t5 _9 \) \7 m7 Y ]
4-5卷积网络整体架构
9 w i% T# p( C4-6经典网络架构; D. Z) @0 C0 U# p; {' X) E
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）# X3 Y: S( ?2 b
5-2使用CNN训练mnist数5 Z1 T, P# F8 y; s
5-3卷积与池化操作
/ z2 G2 O+ F; w% F& u5-4定义卷积网络计算流程
- R/ Z: ~; w: d2 Y6 x5-5完成迭代训练/ j: N' E1 m+ c
5-6验证码识别概述
. h( S( s) b# {3 D" W# K5-7验证码识别流程
" d' ]% L4 m& d- U+ t$ W- ]7 E/ P4 X6-1自然语言处理与深度学, ?' o# y J* i7 y( }1 \
6-2语言模型: i5 \7 [) m6 _7 H- i G, y/ K
6-3神经网络模型+ {# L; O) F' |; P0 y8 @: L3 [0 p' [
6-4CBOW模型
8 x* g! [( G3 b+ O( B f6-5参数更新7 d+ x3 |" Z$ ?) g/ D+ e6 }5 S
6-6负采样模型6 S0 ]1 c- n, y h4 i
6-7案例：影评情感分类(数据
" n0 Y& ?5 ~ _2 @0 @& y! F7-1基于词袋模型训练分类器
6 X* h: _3 Z% M, l2 R5 @: p7-2准备word2vec输入数据' G) U! A$ h% ~3 f3 L
7-3使用gensim构建word21 p, A) W) R" G+ p
7-4tfidf原理 z0 @) ], R2 o) Y# l
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 _1 w# e) Y* g) o W* |
7-6GAN网络结构定义
- T! M! d' m6 f0 ?" A0 p4 y' x7-7 Gan迭代生成( u. s& o+ ]" Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: [" p* N! Z* g7-9DCGAN网络细节
6 m h5 v- c F. C: ]: g: ^! n8-1 RNN网络架构
7 p: |4 \( [5 S* S' t8-2LSTM网络架构+ a5 f6 C$ q8 P9 V1 ]+ ?
8-3案例：使用LSTM进行情6 ~$ k2 R* y3 I9 |; {: F C7 r
8-4情感数据集处理
6 c% [0 c& ~5 i8-5基于word2vec的LSTM模型
# H2 J/ Q7 c9 W! j3 z0 }( {8-6趣味网络串讲（数据代
+ `! b1 [3 N* N3 P8-7课后讨论版
$ _8 ?, H& H1 P) ?& e
" e/ O6 J# E) L, Z& V( p. q7 r
; S2 B) a5 P0 o& z! O# @3 N〖下载地址〗
- W# }: m2 _1 a3 V7 |5 w" c) \, d1 p. _0 N' L& t2 B! V
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