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6 P% E+ z' ?# Q〖课程介绍〗" N& z/ t) c E- u# y" r% P: ?
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 y+ P7 ]% V0 U5 g$ K* K1 w! A2 M. o& K* v, |% L _
〖课程目录〗4 C9 q; A, n: K. q9 U: I8 d
1-1课程概述与环境配置
5 i, z$ \7 _" ?; Q+ Y1-2深度学习与人工智能概述
) J0 Z$ b! R" o6 n1-3机器学习常规套路3 A" o& S0 h3 d9 t/ ]( d" O
1-4K近邻与交叉验证
- C0 Y6 j1 g3 P9 t6 ?2 g% G1-5得分函数* t9 j3 n9 L. d
1-6损失函数, [# p; o! \ P& x/ v$ r h
1-7softmax分类器) t/ N4 S: a" i6 N, e+ k
1-8课后讨论与答疑
' S! n6 K% g* H( R2-1梯度下降原理- N+ U! w) o ^- x
2-2学习率的作用-
8 l- G8 n3 k+ t3 g2-3反向传播-. b/ j' x& T9 H9 l
2-4神经网络基础架构-
( h. }, b, U. \( G2-5神经网络实例演示-
- r R2 s7 p8 g2-6正则化与激活函数2 w1 }$ \: Y1 @# `" D/ i
2-7drop-out( z: l. o# H) c5 K" `
2-8课后讨论
) @: `0 ]9 T5 `/ G2 ?3-1tensorflow安装. C1 ]7 T2 d0 Q' _
3-2tensorflow基本套路4 n+ A! ], _6 t# O& u3 u
3-3tensorflow常用操作. }1 k9 m0 C; O
3-4tensorflow实现线性回归
: T& w# P' T# m" [9 ~( `3-5tensorflow实现手写字体
; X( F. k c+ p. r7 ^3-6参数初始化5 }( V; ]" s& F" ?
3-7迭代完成训练, `9 e+ n9 _* F* g* U/ V) w- W
3-8课后讨论0 T9 [" `# \8 Z; H) N
4-1卷积体征提取4 s# B! V S$ }1 X
4-2卷积计算流程
8 u8 @! c; {% W* C4-3卷积层计算参数
5 n+ ^ U& v( M) k( y6 J7 d4-4池化层操作% T* L/ D/ w, A. W4 f
4-5卷积网络整体架构, s7 _' L* w7 Q2 M
4-6经典网络架构
9 e/ ~( d6 l/ F% K" R5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! P( t5 k1 x P3 I5 k
5-2使用CNN训练mnist数; m- b0 D0 m8 v- f$ Z7 P) F2 x
5-3卷积与池化操作6 G5 y- ?0 S# C$ n% \# Q8 ~5 N
5-4定义卷积网络计算流程
( @8 {- Z/ {8 X8 p* j5-5完成迭代训练9 r8 e4 ~8 ?( r, i( q
5-6验证码识别概述
1 |9 L" s$ Y2 M8 r7 T: m5-7验证码识别流程
0 V' u7 Q. t) Q! T6-1自然语言处理与深度学
' Z- B; R( a( Q7 J# I% F( p4 T6-2语言模型
# a0 n$ F; ~: [& F3 G6-3神经网络模型
: O- X: F/ O; B1 J1 Q: b6-4CBOW模型
+ E$ O0 A0 f$ q: g% @6-5参数更新
7 Z. ^+ @: K. F% e; P! e6-6负采样模型 }$ J# ?: M- q
6-7案例：影评情感分类(数据! ~- R5 `# l0 w$ c$ c
7-1基于词袋模型训练分类器6 p& {6 S7 d) \: l1 {" I2 A
7-2准备word2vec输入数据
( a( q$ M& t. [) B9 {7-3使用gensim构建word2
' f! B1 d1 l9 @+ n1 t: U% `7-4tfidf原理
, ]: h" _! F8 k6 J- w, G' c: l* y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)6 n* o7 L9 k7 P! o) u, K
7-6GAN网络结构定义
* @* _* f* J: K6 P1 W. z. y6 L7-7 Gan迭代生成; d9 U3 A9 M7 X* Y* w
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） A0 a# F# T9 j8 `' h+ b7 z1 A4 @
7-9DCGAN网络细节7 d4 Z% {" _9 B. X
8-1 RNN网络架构
) z& I3 \6 O+ a0 K: H8-2LSTM网络架构
9 U: r7 q- K/ Y1 b) f8-3案例：使用LSTM进行情$ O$ g- @2 G8 G, ?* \
8-4情感数据集处理) A. V$ `2 ~- L1 ?& A
8-5基于word2vec的LSTM模型" [5 v; k, l: [4 t& c0 i8 z
8-6趣味网络串讲（数据代8 W. ~7 c1 ~1 \; b- V/ o8 _
8-7课后讨论版
* L3 `6 F& m1 o$ y- t( E/ ~% }3 v0 G5 o. G5 u! h9 a- V
7 P# }# ~5 e: j M& L2 h〖下载地址〗# D; A8 M3 S" c1 P/ {1 t
! m3 Q; M' N8 R3 ~
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