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4 S$ f9 q. ]# T6 E- v〖课程介绍〗; ?% O0 G: d, p4 O; _
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
5 ?7 A2 n7 y' a7 Q
0 p0 v. }; D( q+ ?* \4 A( {+ h〖课程目录〗
' [: V. |4 Q! l# y1-1课程概述与环境配置
2 Y! e8 D$ U; u1-2深度学习与人工智能概述
6 B! Y; s8 R6 C9 D. h! S$ _& S1-3机器学习常规套路$ C5 L& F& u3 h; g; d5 m
1-4K近邻与交叉验证, h& k4 h. a. z k, Z {+ x
1-5得分函数1 S; H1 z3 z3 k3 e3 |/ ?
1-6损失函数
" x( P, a2 }4 ?( I$ R1-7softmax分类器# ]8 a' b$ S$ T( m4 U
1-8课后讨论与答疑
" h% g6 F, r( ^1 k) A2-1梯度下降原理-6 G; g7 E# Z* f5 C, z$ b' {" E) C1 z
2-2学习率的作用-
+ L8 h( @ d$ m' _/ G$ e2-3反向传播-
: H+ ]/ |" n# W4 R6 V2-4神经网络基础架构-5 C& C5 r( J/ U6 f0 g
2-5神经网络实例演示-( u" J6 X6 p4 a5 T5 f+ ]
2-6正则化与激活函数* s1 m4 P: k. ]7 p5 T
2-7drop-out
) Y' c" {. v9 z7 S2-8课后讨论
9 H7 |/ L5 u9 ~! X; y1 B# [, j3-1tensorflow安装
: z) s4 J9 y9 }- b. z; G3-2tensorflow基本套路
0 W6 k& u' F& q! m3-3tensorflow常用操作8 X* [8 N) o( u0 G/ u0 ^$ m! ], R
3-4tensorflow实现线性回归
' z* e' H& [+ A6 A3-5tensorflow实现手写字体# ]) x9 Y$ M# {! ~: t/ F
3-6参数初始化8 c, |. M8 w4 F# Y) L, \. \0 h% q6 o9 w2 ^
3-7迭代完成训练
$ M2 y' d k7 P" |& w3-8课后讨论
% S* E5 u( f7 B7 u8 x, T9 A9 D4-1卷积体征提取4 i! V; |, s* o4 E" o% N
4-2卷积计算流程
) h( ~- w- Z" x4-3卷积层计算参数
8 p/ h/ T g6 k" P0 H$ B$ K4-4池化层操作6 B/ J; ?3 \* P. w6 W7 o! |
4-5卷积网络整体架构2 Z8 w& [+ P# y4 n% ~4 v# r% k) n
4-6经典网络架构
" X6 V8 ^: C1 x) J3 s4 b3 ~, S5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 a, d& @( Z1 _5-2使用CNN训练mnist数: K0 V3 _0 J; X, d
5-3卷积与池化操作9 v: z+ R8 o# D
5-4定义卷积网络计算流程# m) o, z# m0 }. H# _/ T+ W k
5-5完成迭代训练
- A/ L9 T" I [8 h7 {% i6 `5-6验证码识别概述
% [' O) ^$ R2 f6 s5-7验证码识别流程
6 |; m# y8 v! ?3 _3 @% ?+ ~% A4 n% `/ B6-1自然语言处理与深度学7 o! N! r' V" d# W8 T& {
6-2语言模型- z% Q2 i( {2 |$ Z; [+ D
6-3神经网络模型
; Y0 @- ?- n6 g6-4CBOW模型8 s: f& ?: S4 Y2 b' W$ }
6-5参数更新
: |* i& Q5 { _4 M$ f6-6负采样模型5 a( z* d8 P; l, a) B- G
6-7案例：影评情感分类(数据' \( Q2 h2 L, w; b& z9 W% M
7-1基于词袋模型训练分类器
p; }! A1 E# Q7 g6 D7-2准备word2vec输入数据
' \1 j. b, X1 ~+ Q7-3使用gensim构建word2
T! Z, d) N* Z, U- ^7-4tfidf原理
; x( o$ ^- C4 K3 o5 c7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- Y0 w8 J# x5 v! J
7-6GAN网络结构定义
: r% G1 V( h" @- A( {- D0 s$ `7-7 Gan迭代生成
9 ], z' v2 d+ I7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 x. k6 \# X/ P9 P6 a6 ?
7-9DCGAN网络细节+ S( r: `8 U# f. s& E9 |- E7 z {. m
8-1 RNN网络架构
' \( n, R% f$ H5 I5 F6 d6 `8-2LSTM网络架构# W0 K+ c. T) W
8-3案例：使用LSTM进行情2 L5 l; u! N' j- z" q- {" B f
8-4情感数据集处理$ x \# ~" z1 L G
8-5基于word2vec的LSTM模型- C- B7 Z' R: k% c; \
8-6趣味网络串讲（数据代 n7 I O: ~! D9 L% t1 O& D
8-7课后讨论版. e- t! P/ L/ I: [
5 h6 |) }5 I/ T( ]6 W P/ I* `2 R1 C- [! W7 K2 A
〖下载地址〗
( k& }* n: G- r% [0 ~. O1 }) G5 ?- P# C' A- D! u$ o1 n
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