% G' A- B2 g6 R5 [8 h. X' ^6 z( `& X9 O
〖课程介绍〗* q4 O7 Q- c4 m6 q2 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
" J" ^: X: ~* W+ {
. |, ]* I% @ w( o3 D, n! I( l0 \〖课程目录〗
, i9 ?8 Y; v2 ?) V" Z8 a) @$ t8 b; H1-1课程概述与环境配置' d% \" b1 ~ U5 R$ ~
1-2深度学习与人工智能概述- }% R/ ]6 r. s1 h: L: W9 Y5 t
1-3机器学习常规套路4 E1 t4 F) K z. ]' X
1-4K近邻与交叉验证
1 T: ~# ^8 i% o- c1-5得分函数
9 O, l& v2 s, Y! ^+ N8 |1-6损失函数
7 G, p6 \6 C# V0 [1-7softmax分类器 j) |/ F9 l% N
1-8课后讨论与答疑
) I/ J* g- h0 l/ G2-1梯度下降原理-9 M+ y. h; O, t3 n
2-2学习率的作用-
6 S& t7 E. M5 X0 |# d2 |/ H2-3反向传播-+ W/ w1 x7 n, |: E
2-4神经网络基础架构-7 @6 Y! c/ b9 i# ~. j
2-5神经网络实例演示-" v# A3 i5 Z' V2 [- O
2-6正则化与激活函数% B$ F; O( B$ ^9 h
2-7drop-out% x/ F; K W+ h* B' b
2-8课后讨论6 O, [; _' ^+ F3 U
3-1tensorflow安装
( L% L. c: b9 l+ c% Q3-2tensorflow基本套路. m$ X+ w8 C; J$ L
3-3tensorflow常用操作4 }# B- [" C9 n2 ?7 B0 {
3-4tensorflow实现线性回归* [3 _; v7 M k- K. z$ A
3-5tensorflow实现手写字体
$ x8 y+ U2 \) X* ]. |# g9 M& V3-6参数初始化
& V! d& D; L/ v8 [3-7迭代完成训练
- S7 _8 m u% s& P3 s3-8课后讨论
* G: q5 n) x/ g' z% Z( o4-1卷积体征提取
3 C; t S- B) v' R' F3 P8 v4-2卷积计算流程
0 ^6 D. v& c/ ~! t: O8 S4-3卷积层计算参数
, f' _, D. B! v9 ]4-4池化层操作4 N' T2 h W% A
4-5卷积网络整体架构
: ~/ _$ y1 ]# o) b( X4-6经典网络架构
- c3 G2 ]% v9 y6 Z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! _4 U8 r8 W) w' n- \5 B f2 B5 p5-2使用CNN训练mnist数% o' _* `; S+ Q; k; e# R
5-3卷积与池化操作
0 |' H4 l) n; e2 }7 ]# L( e8 s2 }5-4定义卷积网络计算流程( F. f2 ]6 N; v: l0 N0 g
5-5完成迭代训练4 }2 }1 [) G# i& } p" g
5-6验证码识别概述9 o1 F6 V6 H2 {1 Q( p
5-7验证码识别流程
: k$ l3 b8 A, p6-1自然语言处理与深度学6 ^9 x. _& ~% V# l0 m6 I( X
6-2语言模型
/ e, k7 P+ Q; x& S. C6-3神经网络模型
" w$ e1 Q% X9 m- S7 E B3 O6-4CBOW模型
0 R* g9 q( Z: |) v. v+ c5 W6-5参数更新
! ?7 s6 }' v3 i0 R! N8 D s6-6负采样模型& G4 R0 K# j1 r* N
6-7案例：影评情感分类(数据
1 e9 X1 Q/ _: U1 V2 A0 u4 Z7-1基于词袋模型训练分类器
% f4 _! k) ~0 J' A9 X0 ?2 T7-2准备word2vec输入数据5 x1 \/ o' m. \
7-3使用gensim构建word2
' u* W0 K* g* d* g' ]9 _3 c \7-4tfidf原理$ d; y( B* J4 H& |6 h8 D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 d: N8 a1 M* F1 d, t7-6GAN网络结构定义
* \. O e& d* z" d$ B5 ~) [; e7-7 Gan迭代生成: t# E0 s7 u1 C. L5 `+ |4 G0 a& m# `
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# T% W6 @. q/ B4 f8 X
7-9DCGAN网络细节
! t$ Q, k& T9 G5 `5 i+ o9 x8-1 RNN网络架构
: x; r" z$ j7 u+ L8-2LSTM网络架构
3 c( L% n; V' @! ]8-3案例：使用LSTM进行情) y- A7 v6 {: j! E6 h- V! {
8-4情感数据集处理
; b7 k7 }$ [& X7 {9 q" |8-5基于word2vec的LSTM模型' [ _9 R7 c+ w2 M/ k; @
8-6趣味网络串讲（数据代6 w* d6 u w, K, U% S# j
8-7课后讨论版' e c3 e- b* {/ B) I
; n# N1 @4 c- a+ i8 O
2 J# x$ Z4 {3 t5 z
〖下载地址〗5 |0 B! d, w# U* Q' T
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