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$ a A6 u& e% N〖课程介绍〗5 K5 r! O$ _' i4 S
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% c! h0 C! z+ |
! s5 `7 e7 ~0 U+ ^5 g- Z' k〖课程目录〗0 {) |8 u. ?7 s
1-1课程概述与环境配置
8 s( N& \5 q6 `+ g$ }1-2深度学习与人工智能概述
3 [) W! b( c' ~6 s) {% l) A4 ^- Y1-3机器学习常规套路- ?1 k2 q; B. }! c3 _
1-4K近邻与交叉验证) q9 B! s: q9 |8 ~3 o
1-5得分函数
C8 ]$ b7 e$ e. B% V9 N# i% a1-6损失函数
& t4 g* {9 G/ g* S/ H. a) X1-7softmax分类器
0 y; L. u s9 [4 Z5 B" f4 l. ?1-8课后讨论与答疑
( J; r) j- P- v0 l* a! S2-1梯度下降原理-
1 N) X# S g* A2-2学习率的作用-. j! t2 v$ r& T0 D' |% s2 M
2-3反向传播-6 x' c& H' [' J$ e
2-4神经网络基础架构-& h4 V5 w1 W; B7 `! H
2-5神经网络实例演示-
J8 \5 X0 _2 w( g: x# N# R$ I2-6正则化与激活函数
# T$ F( b/ Y0 W) J1 J! C2-7drop-out& O1 ~2 e! l4 F$ ^. ?' l- J; O
2-8课后讨论) q% X e8 k3 ]$ Z3 d8 L
3-1tensorflow安装- T. @4 J7 E/ B1 d" N; o X
3-2tensorflow基本套路6 U% e; v. t, }
3-3tensorflow常用操作/ B; ?+ [$ g3 y3 V5 g
3-4tensorflow实现线性回归8 l% C1 U. y' b5 X8 a. V. u$ v- y) `( _
3-5tensorflow实现手写字体
* F* X; l4 D G, O9 J4 M0 R3-6参数初始化+ E* U/ T% N$ {3 t" x8 I7 v: w* r: w9 `
3-7迭代完成训练
- u4 Q! M9 X2 M; c) n3-8课后讨论
' q( m0 F- e% D- {- S4-1卷积体征提取# w$ d# U; C, t! P5 x' i
4-2卷积计算流程/ }/ V: g! f0 ?5 K. n* ?& M
4-3卷积层计算参数' d, `7 g4 Q) L' ?5 a, x
4-4池化层操作* |3 |, w, N* }: ^- T
4-5卷积网络整体架构$ T" @4 Q" N: l* Z9 h
4-6经典网络架构3 M# ~' i/ V" k' O F8 B' r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 ]& ?# o; Y- d8 W- r" R( F
5-2使用CNN训练mnist数
6 |0 W4 C& F4 S4 ~9 i" \5-3卷积与池化操作9 _: t9 y# r6 d3 r' c
5-4定义卷积网络计算流程
0 H! Q+ a/ A1 h5-5完成迭代训练
- ^/ a2 v4 s$ V6 T" E% M5-6验证码识别概述
r+ |6 ~! s: ~, G8 d5-7验证码识别流程
, `$ z) t% Q! l9 Y. |6-1自然语言处理与深度学
' p+ S! k1 w* r; B% S6-2语言模型 V) K9 m' k* H( x
6-3神经网络模型) @) O8 y! `, g" I, x
6-4CBOW模型& l. I1 _/ a5 Z2 j+ e( T* g
6-5参数更新, l5 F; T9 Y; S$ k& s z! N9 c
6-6负采样模型
) d! d4 ?% N0 S; c! }/ }6-7案例：影评情感分类(数据- n# r; e3 B" s5 `5 ~5 q) ]
7-1基于词袋模型训练分类器4 P) l) F; H `. D& _+ E
7-2准备word2vec输入数据
0 c. ^! B) u5 g" W# B' f7-3使用gensim构建word2
+ B" l+ b; ], C7-4tfidf原理2 h2 X1 ~9 k3 {7 \# ?9 \3 u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- C, I* @6 x( {( q8 [! z4 B( u
7-6GAN网络结构定义) O- c! w* M4 F8 I0 @6 J/ }
7-7 Gan迭代生成2 |( X I* n# M5 |
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# x7 m$ f e: ~5 K& u6 ~4 M$ R7-9DCGAN网络细节8 @6 a4 ?: z6 m) I3 H2 t
8-1 RNN网络架构$ f( K6 c$ ], N1 W/ [
8-2LSTM网络架构
( i' M% ~6 n! r8-3案例：使用LSTM进行情
6 ^% `# _2 f) e7 }8 l3 ^8-4情感数据集处理& ^9 T3 v; m9 Z0 X
8-5基于word2vec的LSTM模型
( `& h7 L5 f# Z& ]4 ]8-6趣味网络串讲（数据代, h* `# u! Z* i
8-7课后讨论版+ m2 L* M* M/ i6 ^+ B
# ]" b% b- [# ~% u+ B+ {$ k
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〖下载地址〗6 i1 g" A9 Y F4 [% H7 l
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