5 X( V+ a9 j7 u; j2 f3 E! r1 M+ d
5 Y" X- M" ]6 Z( w% m. m" Y E
〖课程介绍〗
$ J2 N; u) u. k. ]6 }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 L j- R7 ^0 I. s7 c! W5 `" T3 U
& `) u3 C( p$ S) O% y# s
〖课程目录〗
: O% V: }8 L, Q+ }4 X4 k' ~% j1-1课程概述与环境配置, j3 u, W& q. ?
1-2深度学习与人工智能概述
6 e( y% F5 v" k# X1-3机器学习常规套路; D! W) p1 U; I! d) G8 s% |3 z' Y3 t
1-4K近邻与交叉验证
, A4 e3 T' d! z1-5得分函数
' C) T" e0 @0 s: r1-6损失函数4 c. G- d1 p; ]: v" @4 ^" h6 ?1 L
1-7softmax分类器
6 Q. `1 H5 I6 E2 V' h. Q- N* T1-8课后讨论与答疑$ C$ a3 @% |3 H l, W9 ` X
2-1梯度下降原理-+ N/ f t; ]$ k, p+ R( W
2-2学习率的作用-
* `8 x( [6 q9 s0 F. R: L" y2-3反向传播-
7 C1 T' Q9 A# g1 C2-4神经网络基础架构-* C/ t& X. i6 F. q/ E$ W
2-5神经网络实例演示-
( ?& |4 x1 H5 C4 [' b2-6正则化与激活函数
, }* j- A- \2 M. H2-7drop-out7 K. s7 y" g6 V& q, y! F8 t
2-8课后讨论) c* }* I5 h# T; s" M/ z
3-1tensorflow安装3 M5 C& |6 o/ U& g: O. H+ s( Z
3-2tensorflow基本套路0 X' Z3 P- ?6 c1 i- T" _
3-3tensorflow常用操作8 I4 ~1 _: z0 L$ n
3-4tensorflow实现线性回归
6 O' @( ?% C* Z# J; r- K7 m3-5tensorflow实现手写字体
4 \+ x4 E0 h2 V. u( V- i4 O3 _9 Y+ Q3-6参数初始化1 h) h. [( Y% k2 ^/ i1 R2 n6 C
3-7迭代完成训练4 v! b1 d! t6 o" b9 _6 S/ D0 o- C" V. `
3-8课后讨论
, i. L7 u% _# p3 B/ x4-1卷积体征提取
7 K* `1 v; a- i1 T3 k4 K5 A) s4-2卷积计算流程
_( d _( }) k1 t4-3卷积层计算参数+ h. S2 A3 N0 K3 d
4-4池化层操作& b2 n1 ^) v8 B5 Z- t! t) H
4-5卷积网络整体架构 ^& r. C% ~3 y- ]6 P
4-6经典网络架构
5 V( x5 X5 l% E G5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 @; i/ D7 H; b5 n
5-2使用CNN训练mnist数
0 k9 w) Z4 f0 z2 d' ^5-3卷积与池化操作
9 n8 `& M5 }- ^- V8 v5-4定义卷积网络计算流程
" U, E% B. i. S0 g, i' S! Z5-5完成迭代训练! M9 T+ d! e& k6 X
5-6验证码识别概述
, F9 n7 R+ e& ^5 V7 r7 k' s$ |1 C; T! d% ^5-7验证码识别流程
h) Y* f6 e9 h5 ^6-1自然语言处理与深度学
0 n# g) s$ i; t% S* ]5 y5 |6-2语言模型
1 r! r, @5 z @! E+ d o! m6 l" c6-3神经网络模型9 v" [* j& ~- i4 P
6-4CBOW模型
/ g1 C2 E& K, [2 D) N6-5参数更新
7 x6 G" A- y, b; T( t4 d6-6负采样模型6 z4 n1 S" N$ |
6-7案例：影评情感分类(数据& H# c1 \$ z1 n; v; Q
7-1基于词袋模型训练分类器
( ?' q7 e4 H. J T* v0 p) [7-2准备word2vec输入数据
* m- ~+ U2 B& K, g7-3使用gensim构建word27 I. s5 L9 a% }7 B" V# [& Z
7-4tfidf原理
. C) M+ [2 y* X$ N7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% m7 t0 J, i2 V7 v( N7-6GAN网络结构定义
2 [9 L: P: L$ s$ [7-7 Gan迭代生成
* T9 B' X! @2 y& c! `3 t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
( f; w/ z- i, N3 ?# Z7-9DCGAN网络细节$ i( e$ Y5 j h! D0 R3 i2 u! ]+ ~4 c
8-1 RNN网络架构
: f* p* P2 q, p8 X! n0 {+ i. Z/ P8 ~8-2LSTM网络架构
) ?! ^' i) q9 Z( Y8 {& h8-3案例：使用LSTM进行情9 u7 j1 X4 s) \* C, A1 n
8-4情感数据集处理3 w) W1 n5 J X# |6 c4 e8 I
8-5基于word2vec的LSTM模型
# D$ x# y3 U# M9 Y8-6趣味网络串讲（数据代) s3 H) U$ h# R
8-7课后讨论版
% l \8 d, X& v3 L4 M3 h+ j
+ s% d2 C; c8 J% X- @" F
& F" [: I1 ?, m, _+ v# ?1 X〖下载地址〗, z8 O# k! O' x4 h9 b p
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