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4 q, R/ H3 l) f( K% x
〖课程介绍〗
2 u$ `& B; F R6 u7 E' 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, B0 w2 [. ^9 \. _6 v9 g7 o
* j6 t( _! S' H4 v o〖课程目录〗
% o0 \# Q$ D) \: i6 B m3 `1-1课程概述与环境配置
( w2 r8 r+ j* t4 s6 n) `2 v/ h" v1-2深度学习与人工智能概述
5 ^8 b6 T _3 x' `' B9 C1-3机器学习常规套路
- ?. {+ F, o9 ]4 ~% y' J1-4K近邻与交叉验证. @. G/ a9 E: e2 X* k: Q
1-5得分函数
' k+ K# C+ c$ ~; X& s( Z3 v8 p5 S1-6损失函数: J6 H9 J" [% p2 W5 {! L
1-7softmax分类器
& i! H. A4 j* `% H4 P, S- s1 e1-8课后讨论与答疑
, ^4 q9 r* Z- W0 p8 ^2-1梯度下降原理-
" j3 \4 B0 F# A, W% `/ v2-2学习率的作用-4 [" |: k; \- N! Y8 B% C2 v- C
2-3反向传播-& c7 ]1 f5 Q/ U$ }5 x- A
2-4神经网络基础架构-( d3 [3 {, z# J; ] D+ h
2-5神经网络实例演示-6 y5 Q4 j/ O5 @/ k$ U' W
2-6正则化与激活函数5 A' f; }# {- X0 b0 L
2-7drop-out
( J- }& Y9 A- r7 {2-8课后讨论
o2 E4 \5 W5 t( K1 o4 R' P/ U0 M3-1tensorflow安装
3 g3 W/ f! L! e" V6 D; x3-2tensorflow基本套路5 o2 @! R @# x; S2 l j) I
3-3tensorflow常用操作+ f! ~. _5 z# r" G
3-4tensorflow实现线性回归! F" F1 T' m* N+ N, K! N) G
3-5tensorflow实现手写字体( n- n( D: N, Y9 ^. V
3-6参数初始化
$ A0 R/ i! ^' ~8 J$ J3 X' e3 `3-7迭代完成训练6 T* u8 D3 ?/ L- }" A
3-8课后讨论
- }. ~7 C) B# Y) `1 Q4-1卷积体征提取. k, e$ E4 a( I7 p, y9 {4 K2 G3 S
4-2卷积计算流程
9 U& d$ z: a0 D( h- Y% O p4-3卷积层计算参数
. O/ {& A9 q) n4 e4-4池化层操作+ e l$ h5 G* w! Q9 c/ c) i7 V1 l. C1 t
4-5卷积网络整体架构
1 \9 k" w! ~3 M% v4-6经典网络架构" M* F# ]" G8 u/ L; |7 U& x! c
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! w* B: E5 B( k
5-2使用CNN训练mnist数6 ?9 P( |- i! Z! z: _
5-3卷积与池化操作$ T+ ~3 E" d$ ~( F! S
5-4定义卷积网络计算流程6 \3 M8 b+ ?- m
5-5完成迭代训练
$ e8 }+ h+ @' I, h5-6验证码识别概述
- n9 x' I i* q% i1 d Q6 b' t. m5-7验证码识别流程% a* @ _( ?6 _
6-1自然语言处理与深度学
4 `6 a h6 s* @- R6-2语言模型; J. \- V I' h. Z8 T
6-3神经网络模型9 i+ n! N. f: W. _* A4 N
6-4CBOW模型, \( R5 `/ `* }3 Q
6-5参数更新8 s6 \% \2 v" G! p+ Y5 R% [
6-6负采样模型' [8 P# `8 F5 e! w7 C$ e5 I/ w
6-7案例：影评情感分类(数据$ I9 J2 ~$ ?; i
7-1基于词袋模型训练分类器
' x; D/ s5 b& V8 h4 _7-2准备word2vec输入数据
% T& m A0 v6 ? Y9 c5 e7-3使用gensim构建word25 k. R! Y( X! w6 ]
7-4tfidf原理
+ W: F6 t( y; T6 e# m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ O' Z0 \( p7 a" v2 }- R6 k/ R" M7-6GAN网络结构定义
/ k% T) g/ q% _' g/ V' i" T% t. j w7-7 Gan迭代生成
# X$ Y- s1 a2 h, m/ l- p& {" `0 X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; Y: M: `2 b1 ?- o. h+ N2 E
7-9DCGAN网络细节, ?+ O a* x/ ?" H: D0 D( t, n
8-1 RNN网络架构
, C( F- F, m7 E& o5 {8-2LSTM网络架构
8 e3 r% h' C) }/ K1 T/ P; r8-3案例：使用LSTM进行情
9 r& y/ Z* G( y$ ~4 s( I8-4情感数据集处理& U4 c: n* O. _9 |) P- |9 ` D# p, [# A
8-5基于word2vec的LSTM模型
" ~2 P. |$ @7 N' ]8-6趣味网络串讲（数据代/ _0 p! a0 D( G0 }( h1 ^
8-7课后讨论版
h% v" B7 a+ Y4 |" V, \ _4 i
! O; d& n0 R+ r% G8 V: M
' _0 t2 S) L- q) B1 u6 a; [6 j# H8 Q〖下载地址〗1 ~! p/ A5 k9 A6 X
2 L% V5 ]6 E" f9 |& A& j1 L
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