7 O' k, ?8 G/ c' n7 y6 O7 |6 p8 U
4 i5 e/ L/ w. v: l. E# w0 [2 f) X7 f〖课程介绍〗- V+ i X9 @4 `5 v
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战; ?# j$ z q2 f1 X: r( E
6 v& |( l% M% }: f/ u〖课程目录〗
b" l8 b( \5 |7 L) m1-1课程概述与环境配置" D+ N# b( k5 d2 q2 Z
1-2深度学习与人工智能概述
( G% G+ [( O- {; Q7 H5 c1-3机器学习常规套路2 {2 a! {' V2 w8 u! R
1-4K近邻与交叉验证 q& J# F# r1 M6 H/ s* D( P7 n; l
1-5得分函数' I7 ?) x3 X6 }0 b
1-6损失函数
: T! B: X# d, H% a0 o1-7softmax分类器
$ j1 z+ i ]7 n5 y x- h1-8课后讨论与答疑* w/ P `2 q$ b$ m
2-1梯度下降原理-: O; k! J( @* P" g0 W8 C3 o
2-2学习率的作用-
1 h' @8 m p7 }; S) d A! j! m2-3反向传播-
9 F! m0 T; F* R. E2-4神经网络基础架构-
U1 {7 }8 Q, C5 M% L2-5神经网络实例演示-" A- _6 W/ E% V* E
2-6正则化与激活函数4 @+ b0 O% H0 f# h. V0 X
2-7drop-out
, a% R: M6 @2 W/ x/ b2-8课后讨论/ A' ^$ a2 ]) R' i
3-1tensorflow安装
9 n% s( z+ p& g' Q4 a- Z3-2tensorflow基本套路
$ `! p. f+ T6 t3-3tensorflow常用操作) m$ C" z* z6 \# b# |
3-4tensorflow实现线性回归% Z. b' I9 _( E# F2 v$ o) N/ `
3-5tensorflow实现手写字体
5 q2 J8 J4 @& U. G3-6参数初始化3 C$ e, E6 P1 m- m& |
3-7迭代完成训练& |$ i& i! P Q7 w/ P
3-8课后讨论' X2 I' ~- z2 b
4-1卷积体征提取
9 d( W( K K L4-2卷积计算流程9 @; C: P n" F5 T7 i/ J
4-3卷积层计算参数
, b. Y0 w U, v+ h3 R4-4池化层操作
7 W, |% P1 L# S. x2 m6 t# i4-5卷积网络整体架构
! S3 S- N: j! h# C- o/ O8 |4-6经典网络架构- T5 N& L& q' v
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) f, b* {- J' i) z
5-2使用CNN训练mnist数
* T& g! F' ?2 Q! V2 t& {5-3卷积与池化操作
" i$ X n% g/ V1 O# ]7 p5-4定义卷积网络计算流程. l5 A/ z- D: f3 n3 k- R
5-5完成迭代训练: C4 I' `. k# Q" v
5-6验证码识别概述
8 A$ k3 k) H+ s9 L7 t5-7验证码识别流程' M. |" B& W& s' S5 M
6-1自然语言处理与深度学
- E: `+ b& `' f R; Y+ Y6-2语言模型# Y# c |! R3 w$ Y" f& G
6-3神经网络模型 @/ q, e4 Q. s5 f- `
6-4CBOW模型
! ?1 b" d! ?: s2 [" F s. x6-5参数更新0 T0 V% s% R& h) j& @4 c0 e
6-6负采样模型2 Q& Z: v7 z$ V6 R% i/ w
6-7案例：影评情感分类(数据
: B& U8 r, z. L7-1基于词袋模型训练分类器
/ o+ x. \, y. [! H: {4 O/ o# D7-2准备word2vec输入数据
7 e+ D& C @' h& S0 f1 y' m4 J6 T7-3使用gensim构建word2
" L0 ^5 H: |2 ?. \, L7-4tfidf原理
6 g1 ~8 I1 x2 T2 g% h7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' V! }7 W |+ H! [) E
7-6GAN网络结构定义& Q h( M" e5 ~8 Q/ }2 w6 v
7-7 Gan迭代生成. i0 z9 g/ W, K4 J2 P! C
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% X# I2 D% g7 K3 G+ }7-9DCGAN网络细节
2 ?* c/ G( Q; }2 ~6 b7 {. f8-1 RNN网络架构4 j; U4 Z( J U+ y$ v& I
8-2LSTM网络架构7 g2 Z. V7 [ l6 c
8-3案例：使用LSTM进行情( }: Z9 |1 A$ i
8-4情感数据集处理4 H7 r9 v$ P0 W3 E
8-5基于word2vec的LSTM模型
1 {6 j" G$ |$ y% L, l5 G8-6趣味网络串讲（数据代2 G5 \9 g5 z( m9 m- [2 K( |* i. A$ p& }
8-7课后讨论版* X+ ~3 R( i! ^- i H
1 L7 r4 I/ T4 j+ ~/ d% L1 y" {+ Y
" f" {2 ~* t( _3 \〖下载地址〗
0 p+ ?9 W6 T) ~$ W! A3 w1 @/ \) ` X: [2 O* ~! @
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