6 Q) l* p! `5 v) k5 T
) K5 L% N* K! H; x〖课程介绍〗
' [0 ~ |8 |! l0 P4 A" `& n! T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 ^, {% |- F( h8 W7 J2 _
' h+ o: Z' W y1 a* Y0 j5 p6 e〖课程目录〗4 ?" l3 f: u. N% L$ c6 q
1-1课程概述与环境配置) k- C3 a) e% R' B: |
1-2深度学习与人工智能概述0 J5 p, Q1 [4 e- g
1-3机器学习常规套路: U' `& B$ o4 J1 N8 R4 d
1-4K近邻与交叉验证
& H4 l1 k+ C5 b, f! a1-5得分函数8 J; p9 l2 Y' @& a7 l
1-6损失函数
& t! |" [8 E8 w9 W: @) U: K1-7softmax分类器9 N3 Y; ^4 g+ _; |
1-8课后讨论与答疑2 r# R: A4 O9 Q1 r$ }
2-1梯度下降原理-
) \1 Q4 _2 }6 ^0 a" ~7 r. z5 W9 c2-2学习率的作用-
- j" ~' j6 F, g' V2-3反向传播-" J7 w; Q5 {; J5 @ {
2-4神经网络基础架构-
( G0 M+ @& b3 k1 [ {9 _2-5神经网络实例演示- n& l2 W! [1 ^$ B
2-6正则化与激活函数9 }' ?5 j+ r0 |3 `% d% i
2-7drop-out
g8 l/ f& N: K* F5 h% J$ b4 y2-8课后讨论
0 S; }) ^7 C" V$ v! o0 G9 t1 H! p) i3-1tensorflow安装( k$ J2 `9 n6 ~$ \/ }4 Z& ]% v( k. R
3-2tensorflow基本套路
1 t3 e9 @) ]6 `8 J' f2 F0 h+ N3-3tensorflow常用操作- }/ \/ E% B( U+ a0 c
3-4tensorflow实现线性回归/ G2 E1 w5 G" t( E5 c7 z" T
3-5tensorflow实现手写字体7 z# u8 z2 [5 ?+ L
3-6参数初始化
; x& H3 v& @$ ^, D3-7迭代完成训练' K* m* O7 b \& q3 [. Y
3-8课后讨论, h: s" s4 j" l" q; Q, G8 \ r
4-1卷积体征提取
3 I* h8 ]" g+ `# C' X4-2卷积计算流程
7 b; |9 g+ t* N# T4-3卷积层计算参数
! s: J& {0 F- e7 e7 o0 a4-4池化层操作* y5 [1 X* x$ j7 c5 C6 c* i
4-5卷积网络整体架构
- M1 L+ h- G9 c) N" N- ]6 T4-6经典网络架构5 M7 a5 U+ v9 z% E# A( H
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- n* I) m [7 k6 u& g5-2使用CNN训练mnist数 i: x. s+ z, ~* P. H9 T
5-3卷积与池化操作
4 d9 u5 V2 ?2 Z4 S5-4定义卷积网络计算流程: }0 _) ^) z/ c
5-5完成迭代训练
# W! ^7 H9 O J" Y! a5-6验证码识别概述2 O8 p+ r5 I: J5 V5 \) n
5-7验证码识别流程
/ a) M" J' G7 @6 T6-1自然语言处理与深度学
! y8 J7 c- z0 u5 e7 ]4 m k4 a6-2语言模型
8 S. I V2 G1 N* q: x6-3神经网络模型& S7 @# [, _% B1 O$ ]
6-4CBOW模型( r, O- w3 P, C5 W I6 x
6-5参数更新
2 K' Y/ K2 O/ X! E4 d: V6-6负采样模型+ q% P4 ~; u" b o( ]7 ]
6-7案例：影评情感分类(数据
# ~5 p6 a g' a+ x% z- b7-1基于词袋模型训练分类器
+ A6 k; d5 e2 P; H4 o) a7-2准备word2vec输入数据! c' ^9 l j/ d6 F2 X& F. q
7-3使用gensim构建word2# q! K' N$ r' w
7-4tfidf原理
8 T2 @ R# k* l7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) q+ L7 `# }# C( B- _7-6GAN网络结构定义4 k3 f* I- C4 l4 }0 {3 R' }5 Q
7-7 Gan迭代生成: X: J8 M8 f. x
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）: u6 H& Y# L9 j3 Y
7-9DCGAN网络细节$ Y/ u9 g" g. F2 _# j
8-1 RNN网络架构
9 _( f) p' g) e# }) B8-2LSTM网络架构
6 x0 i7 X0 L6 p- f( Q8-3案例：使用LSTM进行情
# J' r: _6 u5 C) y9 r- h3 T2 `8-4情感数据集处理
. L6 h+ A- r1 ?8 s% ]: ~8-5基于word2vec的LSTM模型7 z4 h( o( g# {8 z! ~+ ?
8-6趣味网络串讲（数据代
, x6 v$ u' `5 ]6 i5 b# }+ v- [8-7课后讨论版
8 b0 E% E9 W" `2 u1 a
7 H1 w; P5 y8 p0 N i5 x# ]0 h
h$ ~9 f" l& k' V' d9 h A0 f〖下载地址〗
& Q$ W. ^, S$ N: m4 t) ^3 ~! F# a( F- @3 U5 K. g$ [' c
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