2 L3 F. [2 R. r2 Y1 Z- m. P' ~/ R( ?
〖课程介绍〗
5 I' L2 M) u- q5 t% N( u此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 s$ D( O# a/ Q* b3 ]9 x, @) {1 r6 V+ N1 N! J" g( r; R* K% J
〖课程目录〗
3 ]3 J$ F F: g- P" P1-1课程概述与环境配置
* @/ l3 j+ Z& F' B9 k1-2深度学习与人工智能概述. ?$ e( B0 v3 Q! X; [
1-3机器学习常规套路
* S$ l! j5 d, S: c4 h1-4K近邻与交叉验证 r4 s4 L/ S4 o& M) d
1-5得分函数3 k- w+ p; Y( q
1-6损失函数) L/ G# }3 i& ^ x' }
1-7softmax分类器; f; b/ P3 w$ k* A& t0 J3 w' J9 \
1-8课后讨论与答疑
: r/ X1 O. f3 a$ S( n2 i# P0 h* I; u2-1梯度下降原理-$ d- } u1 x& |, y
2-2学习率的作用-
, W3 h+ M; [% U! e# N) j) W2-3反向传播-" G, Q* z6 a' h7 e c1 _. x
2-4神经网络基础架构-
0 p0 Z% P8 v% Z4 `2-5神经网络实例演示-
# k( e+ {/ }% w+ p) ]1 T0 s2-6正则化与激活函数
1 {: g+ t2 m ]% t/ Y3 S+ F6 O+ g3 u2-7drop-out
! V7 W t0 H. ?- K+ Z* B B2-8课后讨论
3 Q" C0 ^% M1 x3 ^( R3-1tensorflow安装
. z0 l9 y0 _4 I) b, j* ]3-2tensorflow基本套路
& Y( z" c# ?( d3-3tensorflow常用操作
. x1 V& W: E6 D3-4tensorflow实现线性回归2 X/ N$ E0 k% d: N& n1 J, E: ?* g
3-5tensorflow实现手写字体6 t- r1 B+ ?0 O/ R9 ]+ P
3-6参数初始化
1 ^+ ^0 o! b+ O& f3-7迭代完成训练- _, Y" Z0 v( Q: z b9 ~
3-8课后讨论4 a/ z. J+ a3 W' F
4-1卷积体征提取) U$ y6 T. ?% S4 o* Q
4-2卷积计算流程! F$ w& T2 F" k
4-3卷积层计算参数! b. ]7 C5 }' L5 o
4-4池化层操作
! J6 Y% _/ q% ?! ~4-5卷积网络整体架构
5 t: \# q& V+ W$ U5 F4-6经典网络架构4 T4 d4 |0 y. @' H7 z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）9 h* u, K. V7 R$ F% c% y4 N2 R
5-2使用CNN训练mnist数+ u$ }1 g7 {8 j& E
5-3卷积与池化操作
, g ~3 u1 A2 S3 L' ^5-4定义卷积网络计算流程1 q' g: o" i# g* {4 Z
5-5完成迭代训练
$ G( ~9 i5 U. k. C2 F5-6验证码识别概述/ [) c" y1 Z; O( D& N$ u
5-7验证码识别流程- S4 u* h9 H: o/ }( S& M* s% U
6-1自然语言处理与深度学1 M9 S# C; M6 x1 u
6-2语言模型
/ ?) l0 H; n* I0 _/ K8 m6-3神经网络模型
3 {& w/ h; j& m' _- s, l6-4CBOW模型
5 g4 N& r) y: B# V0 h( n9 R4 M6-5参数更新9 E& |4 L$ f, |. ], @
6-6负采样模型
0 @ p2 J: v5 h6 T" ^. a6-7案例：影评情感分类(数据
8 r! H. F3 m5 {* x4 f( G7-1基于词袋模型训练分类器
9 n+ m- R+ [0 z/ n7 V' W3 ~6 v7-2准备word2vec输入数据5 d& B4 h. s+ h' M! x
7-3使用gensim构建word2
; N/ U2 E0 B; v- S$ w) R2 X7-4tfidf原理
8 B9 j' H, @, H7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* h- x0 k( P" v" l, m
7-6GAN网络结构定义
# [# b5 F: E9 N" H _6 j7-7 Gan迭代生成
6 H) D8 y* Q) l" g5 D6 i$ T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, _5 ]9 d1 w8 \
7-9DCGAN网络细节$ i7 T+ Z P9 O8 u- f
8-1 RNN网络架构
/ z: N% I2 \' J, z* u- ~! V+ I8-2LSTM网络架构
2 S5 {9 C' M4 F6 t Z* C8-3案例：使用LSTM进行情# h$ I; x, f' x0 |- Y
8-4情感数据集处理7 S, T8 _) l5 j
8-5基于word2vec的LSTM模型
5 y, o: ?: H8 @' W+ i. u! J: V) V6 n8-6趣味网络串讲（数据代6 n6 \" A! T* }3 c/ l
8-7课后讨论版* Z1 ^8 {" J' s. v" o H" J
( o6 Y7 F; M! k! I0 A
& V" c8 z* B1 t9 x* M: {
〖下载地址〗0 @! S0 |: U4 {' k8 o8 r
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