( }- S9 A1 o4 l: T$ Q$ p+ o, `3 Q0 `+ m6 G
〖课程介绍〗
3 H% ~$ Y t6 r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战0 J) j$ M' e: [# k- z8 G% u0 Y) C# {
9 V9 f b9 U7 T5 M% G
〖课程目录〗
$ \9 a3 T8 b7 D5 T Y1-1课程概述与环境配置
: k$ I7 @% I' x3 p1-2深度学习与人工智能概述
* n, K% A" ?/ c1 [5 J* u8 ~1-3机器学习常规套路% Q4 [1 {) j1 K: D
1-4K近邻与交叉验证
. ?/ I% o# b( s4 N* H4 K1-5得分函数( n. y$ H" d& ~
1-6损失函数/ P) D6 R# G9 o
1-7softmax分类器7 x+ ~& f% p9 v2 D
1-8课后讨论与答疑: r( L+ {7 q" t6 r! I5 ^# ?2 |
2-1梯度下降原理-) l. m7 d6 J; ]$ o# _
2-2学习率的作用-5 x. |; Z5 s( t
2-3反向传播-
7 t, P3 d+ m+ d" s/ f1 x$ g! j2-4神经网络基础架构-
[5 j7 P8 G- U2 Y% }8 b2-5神经网络实例演示-
; F$ K- z1 W p e# ~ H5 G) D2-6正则化与激活函数 a( x2 A3 g6 b+ |
2-7drop-out
& M5 g$ V1 ]" |5 l, Q3 c4 U2-8课后讨论
' ?2 U! n6 ? @% Y; X3-1tensorflow安装' J$ p' f" ^' `1 Y, T7 M5 h
3-2tensorflow基本套路% s) ^; y) n8 u( B8 `. X, k
3-3tensorflow常用操作1 m9 e$ Y* H% S, Q
3-4tensorflow实现线性回归
1 x# p( V8 g5 X1 r/ n1 A) h3-5tensorflow实现手写字体
: I k/ h. `3 J1 ?# E3 V1 y3-6参数初始化% w1 P+ ?: T' ~; g9 u
3-7迭代完成训练
% `: D2 X5 H3 o L7 N3-8课后讨论
4 \3 \7 o3 T+ m, O9 V* x4-1卷积体征提取
6 y$ m& z* F: S8 s* \6 w: z! u4-2卷积计算流程- y2 {8 r# Y( w8 y) c# U; ?6 N5 T
4-3卷积层计算参数
7 i$ E4 a' P8 B! t6 |4-4池化层操作
9 R/ I2 g, ] s4 T* E8 d4-5卷积网络整体架构, g$ j/ i/ k3 V$ W) {. z1 }7 X* G4 K
4-6经典网络架构
5 d) r2 A( t1 k) H$ v5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
/ D! p, F' q) O. l- B. J5-2使用CNN训练mnist数$ E# ?" k' a, e5 r+ s
5-3卷积与池化操作; |7 _6 X9 v- j* }# q( F
5-4定义卷积网络计算流程
2 B \) o# [$ }9 z6 g* ]# U5-5完成迭代训练+ D2 a2 B$ N5 z/ @1 y
5-6验证码识别概述! I Z6 @1 u( U+ c& \! |* S
5-7验证码识别流程4 ^9 Q/ C. q1 v) ]$ S
6-1自然语言处理与深度学
, v0 b) j+ K2 V" r8 M6 `$ U- K; W6-2语言模型
4 x. A! y5 N N% H3 j6-3神经网络模型, C- }2 m: C; M
6-4CBOW模型' c$ I; s) k6 I# d! a6 J
6-5参数更新
" t; I1 y3 L) H- F, |5 x6-6负采样模型. D8 N6 X$ W j+ Z- r1 f* Q" p* Y
6-7案例：影评情感分类(数据* G# _2 p, @* T9 ^: |+ ^, V6 i8 W6 k
7-1基于词袋模型训练分类器# N% H1 q5 L8 o4 j: g5 }& b- @
7-2准备word2vec输入数据/ {9 V& ~" }; i) g' A& @0 ?
7-3使用gensim构建word2
: ]/ U2 h+ \9 l, m/ H7-4tfidf原理/ G8 q: ^, @; D& f
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 F! p) b* U4 J+ u4 ]6 M" V1 x
7-6GAN网络结构定义
" w# F* o1 G6 q# W7 Q) W7-7 Gan迭代生成
6 a N5 V+ G5 x( C$ k+ ~7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 V4 i$ E' a4 a3 X
7-9DCGAN网络细节
' n( G# S4 g3 d8-1 RNN网络架构/ q! T# k! ^$ h! [$ k
8-2LSTM网络架构
2 _- D4 N6 E2 G9 ~8-3案例：使用LSTM进行情9 e b/ D( r$ M% q
8-4情感数据集处理$ m" v: D% x6 A0 g
8-5基于word2vec的LSTM模型
; W, ]- `- ]: s" h. v# x! Z5 s8-6趣味网络串讲（数据代9 X( b+ h) N% l0 Q
8-7课后讨论版2 v% a% \* ^, R3 V
3 F+ N7 e" M" `0 }- b$ H0 S7 T
7 K( p. l2 p0 n& E〖下载地址〗2 V+ ?) J; I1 t' R0 ]7 S8 O* s1 U
0 Z4 d7 |# U [0 l5 n @
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