2 O' s/ C8 w9 k. Y/ ^. |( i3 F
/ J- ?4 ?7 f: y' W2 D3 F% r〖课程介绍〗
" h& B7 r% r7 d此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
- U. D2 m6 e; Y, ?! d- y$ H, A, k/ c1 P$ A5 @
〖课程目录〗) R5 H, h, h* [( j
1-1课程概述与环境配置5 t2 t2 l& z. {* Z0 P" V
1-2深度学习与人工智能概述
' i2 P2 {9 v! N, C1-3机器学习常规套路
2 r8 B! t$ P* E5 r+ r0 u/ V% c1-4K近邻与交叉验证, ~" @$ F% W; l9 |$ T0 _+ v
1-5得分函数# M6 P$ T1 l6 _8 M3 b s
1-6损失函数
0 X) e9 N8 y7 t( g! ^% U8 s1-7softmax分类器
8 j E( d/ X( j& Q( z1-8课后讨论与答疑
s' G3 {0 ` \2-1梯度下降原理-
. ]( L: e; k; U$ ?6 G* n4 ]2-2学习率的作用-
5 H, `& l" p& R4 y# i2-3反向传播-
' \5 O( Q: s+ J3 `, u2-4神经网络基础架构-
# j$ c2 Y! g+ r. b# y1 j, a) E& @2-5神经网络实例演示-$ v' E" E ?' i& v* _- E+ j
2-6正则化与激活函数: |% `6 T8 c9 s0 c. W
2-7drop-out
# F8 O! Z& ]- G9 p/ \6 S/ |( s2-8课后讨论) U- `1 |! B% l8 o7 B
3-1tensorflow安装
% o4 ~- V, q' e0 r: y6 @3-2tensorflow基本套路# v$ ~; N8 j( r4 \5 P+ {
3-3tensorflow常用操作
. U8 y8 s6 L: ^& L1 U3-4tensorflow实现线性回归
9 Q4 y1 T: k0 t7 {$ T W( w5 o3-5tensorflow实现手写字体6 q2 v: k) s9 |4 {
3-6参数初始化
, d' L. ^' }9 h! }7 x7 _0 Z3-7迭代完成训练# V# I& ~% m- {* p; m% Z( }) F0 s
3-8课后讨论
$ G- w3 g" b6 L. }% z4-1卷积体征提取
! b) Z9 m6 Q8 Z6 P0 i; `4-2卷积计算流程
& E5 Z3 M4 B& _4 w' C4-3卷积层计算参数
% u7 M3 R* R0 V5 t4 J! _4-4池化层操作
y1 C. f6 q$ l& x2 I* ^6 {' W* l4-5卷积网络整体架构
. |* |, M& x+ M2 j/ b6 o9 X4-6经典网络架构
8 ~0 c* w" t/ A1 U5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ g) O5 Q3 g, ~( Z; t5-2使用CNN训练mnist数- _2 J: i4 G# g
5-3卷积与池化操作7 \) ~8 c1 R! L3 E+ @
5-4定义卷积网络计算流程( w9 C. i0 W" u( N# ~4 \" |7 J7 s
5-5完成迭代训练5 A6 S# ^; h4 B3 B a8 x
5-6验证码识别概述
. P- p8 A4 `; ^. j, k5-7验证码识别流程
# a: [+ S4 P1 K6-1自然语言处理与深度学: l- n$ Y% g' D1 l0 U v" K4 _' N- z
6-2语言模型/ m! {4 h* f' E
6-3神经网络模型1 G0 u# N0 G7 |5 d4 M" R" H
6-4CBOW模型
5 P# ?' S4 H; k4 C: n6-5参数更新- P6 U# q }" O0 ?
6-6负采样模型
. e6 {+ N9 o9 a. J& s5 x+ N* J# K$ S6-7案例：影评情感分类(数据
$ B/ q6 q3 [/ z+ P9 O2 R$ N7-1基于词袋模型训练分类器
6 |) c0 y: }; G7 W2 k- F) x7-2准备word2vec输入数据
( H6 G7 O! u. L7 x: g' i7 e7-3使用gensim构建word2
& F. j1 m; Z8 A3 g t# y& L7-4tfidf原理
5 D8 T+ }$ Y% J; T9 b! m6 k* X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 L0 G) j9 n$ J/ N0 a4 E
7-6GAN网络结构定义
# _+ K' p% A" |( o9 e$ n' ]7-7 Gan迭代生成
& ~' G$ V* Y8 C1 t/ |; H& e7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# H# g5 s$ w1 _: r S
7-9DCGAN网络细节
% K& } v: D6 u7 Y5 V [8-1 RNN网络架构+ o& z' ], r$ G9 j% ^. ^! O3 Y
8-2LSTM网络架构# T0 F: I1 |/ O+ b
8-3案例：使用LSTM进行情
4 z9 Q+ f6 D) N7 m0 s4 w, ?8-4情感数据集处理
9 o- G% d* K: l8-5基于word2vec的LSTM模型% s, I# m: w6 y, J" G
8-6趣味网络串讲（数据代
7 L$ J! _3 V8 c% W- W# J8-7课后讨论版% C) {! q% g; ~: t( S) `
* L! N* W7 o# }$ j7 y8 W) o' R# I1 L$ }1 {8 {" M0 `
〖下载地址〗
1 F) Z) p+ D% M( u' V; ^5 g% p1 E8 B" y/ v9 I
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