E& s2 ~! I4 x$ ]
$ o2 j% i3 H6 q! _% n
〖课程介绍〗7 ]2 S9 `) n2 G) K; I, S" |5 ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( s4 |+ H# E. K* A8 t
6 @) c- z9 v; ?+ |7 x〖课程目录〗
( H; M4 Z5 w9 r$ R6 ~1-1课程概述与环境配置
4 x- q1 e/ U- w! ? F% T+ g; I1-2深度学习与人工智能概述7 }9 Z' w8 n( K0 Q
1-3机器学习常规套路; @7 m2 p6 Q2 c+ H7 N U: m
1-4K近邻与交叉验证
' W; o4 i* E% n! x1-5得分函数
2 n5 c' x0 y$ X3 `7 u* F1-6损失函数
! e% ]6 z% a" O( d# M1-7softmax分类器
! j* E- s+ N7 [% U+ h* T* ]1-8课后讨论与答疑4 H, a0 o. S0 U7 v/ p
2-1梯度下降原理-$ \9 z1 p" {( Y1 p& ?6 H5 A
2-2学习率的作用-
7 M, i: j/ E; T2 a3 @2-3反向传播-9 h) E+ G" l) N9 i, S1 z- r
2-4神经网络基础架构-
4 k' P: d; V7 s# `& r2 r2-5神经网络实例演示-
5 p0 L3 d' o( I" q2-6正则化与激活函数
* Z) k$ d7 p" G, o2-7drop-out
9 t+ L I; _: ?. g/ `2-8课后讨论
9 R# E: S) ]' e% _1 F( Q1 L3-1tensorflow安装
% G. J% R% f1 W& b( W4 G* b3-2tensorflow基本套路
7 _. i8 C1 F0 f, a3-3tensorflow常用操作$ b/ }' t) L* K4 L0 n4 @& E
3-4tensorflow实现线性回归( c" p: h5 [: I% D' @
3-5tensorflow实现手写字体
( o/ w! g. G% O O. s. i4 V5 J3-6参数初始化
) N% \6 W: b0 m4 C0 j; }' d3-7迭代完成训练7 f* v( `8 p; P6 G; p' U
3-8课后讨论9 @* l" z5 R. v2 O/ X/ k P* Z
4-1卷积体征提取
. q( V% x+ h- T1 ~- r1 {# |4-2卷积计算流程% h9 m+ q0 ~1 u+ y' p" j( k' b
4-3卷积层计算参数
( E* { ?5 O0 w( W4-4池化层操作
; ?- R! Y" `) I* O0 f4-5卷积网络整体架构
* g9 v' t: s H; n8 n9 c# @4-6经典网络架构. L$ ]2 z9 z& W! C8 }5 r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
3 C6 M5 t* ^8 X' S5-2使用CNN训练mnist数
8 y( ^4 f+ P( Z$ ^. P, t5-3卷积与池化操作
( V* r9 [+ |; c0 S0 C- ]) _" x5-4定义卷积网络计算流程
. z/ n6 d. f* n' r$ e+ m+ i5 K' |5-5完成迭代训练
1 H4 p/ @$ H- \. W, V: B5-6验证码识别概述& h$ u0 g/ w) |% |6 u6 E
5-7验证码识别流程
: a8 x/ k; S2 ^6-1自然语言处理与深度学: A% f+ [8 L, D' u! i& z8 c
6-2语言模型& c; s+ o% ]6 I1 q9 Z+ K
6-3神经网络模型
" J- d/ H7 T. e% L: C3 ~/ W2 X6-4CBOW模型
- |( `: L: N/ ]0 u$ K6-5参数更新" I% o( D0 R+ C# I# Z" F( `
6-6负采样模型
5 K9 C' k. n7 G4 b4 F; y! n3 S: ~6-7案例：影评情感分类(数据7 u$ A4 }& b3 ]& V y8 b
7-1基于词袋模型训练分类器
6 N0 U& K) c5 Y1 _( k) }! x* U7-2准备word2vec输入数据
}2 H+ e' e3 }" o- F% Z7-3使用gensim构建word2' {5 l$ Z _/ P/ c# J8 T! c, s) D3 e% ]
7-4tfidf原理( S4 z5 q6 K- D- h) b6 M
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ ?1 `8 Y# o6 C/ h! M2 W
7-6GAN网络结构定义
7 j7 Y5 g1 _! w: l) w; C5 ?7-7 Gan迭代生成' E: [# D7 `2 g) Y) R2 e" i$ k
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, e' {) j; Y7 l8 I
7-9DCGAN网络细节7 X) u0 R/ u# S5 Y0 n3 I) S B
8-1 RNN网络架构
7 C, _0 k$ v7 @9 V9 \: T8-2LSTM网络架构/ ?5 e0 r2 Z) X) T9 H6 O; r& b2 q
8-3案例：使用LSTM进行情! y* s* v! D ^7 k
8-4情感数据集处理
. \) d" u/ @2 S8-5基于word2vec的LSTM模型
( h& Z* b9 u8 W8-6趣味网络串讲（数据代! o1 X) a/ h. [( T, B; a
8-7课后讨论版
+ v* I' `8 \/ c! D5 t" g" u4 W: w/ X; z* p
4 O6 S+ S( |' j. S; S
〖下载地址〗( T& K0 I' k2 a4 y
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