/ g. y/ O& j8 f6 y: Z% D) S6 D8 f4 j1 F+ r9 p1 O) r. P
〖课程介绍〗" \: K; z! a' u& y
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 D6 Q, l7 u, r5 m7 r8 L3 b* b( k) x
〖课程目录〗& V' Q2 v. ^4 \; K k% [8 }" |
1-1课程概述与环境配置' W. w# \ f5 n
1-2深度学习与人工智能概述
, C& E/ w4 L# D* s1-3机器学习常规套路
6 v. t% w) {* C Q1-4K近邻与交叉验证
& n$ Q/ Q( Z' V6 J4 T% D1-5得分函数
' W) T7 m! y9 u4 s0 ~7 x& i1-6损失函数# ]7 k' P' |- X5 Y& M& N {
1-7softmax分类器
0 x* W! @$ f4 O" }1-8课后讨论与答疑" o6 a. D' `. K; v
2-1梯度下降原理-
" N0 ~1 x( G0 f$ Y2-2学习率的作用-9 f1 q9 \: e6 V' Y
2-3反向传播-
& L, [ Y: t9 b+ l8 ~* Q1 f* N2-4神经网络基础架构-
8 d( ]2 k& t% x1 `2-5神经网络实例演示-& R; Y! r3 h# s& I9 Z! k
2-6正则化与激活函数$ D. `+ N, d! G! Y- {9 p
2-7drop-out
% r7 C: |1 B: x7 E7 H _( x2-8课后讨论( G3 f' W3 [" H0 P7 J3 w
3-1tensorflow安装
/ b8 j) h. K- g0 d4 X/ W3-2tensorflow基本套路- ]3 m: E6 p* j( c
3-3tensorflow常用操作1 ?! n0 a6 {+ y+ B' k- n0 C
3-4tensorflow实现线性回归
' o1 \9 C: i; p/ V8 c7 j3-5tensorflow实现手写字体6 O3 K: [5 q# O1 u4 V( \& u
3-6参数初始化7 q; a' s& Q- {& Y, q8 g
3-7迭代完成训练
7 K# X' `' h" u( V0 F3-8课后讨论7 t- C+ i+ ^5 L7 F4 e
4-1卷积体征提取0 Z, e' s8 f( q- Y" i2 x
4-2卷积计算流程
* z& x5 w9 A+ q$ C8 u, y0 k# a4-3卷积层计算参数
5 \" O, ?- D9 p! [( H0 _4-4池化层操作" a7 K" C% z: H3 R m
4-5卷积网络整体架构
6 P* R) [4 c7 D! h4-6经典网络架构
7 b: P* \; z' e' q3 f5 k# k$ L5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 I; q* I1 ]+ x: l- w* ?+ c
5-2使用CNN训练mnist数1 D. G! J' J! i/ P! T! c
5-3卷积与池化操作
" g+ t) H! e- |, r# n; S5-4定义卷积网络计算流程; Q* G0 W; [( f- G* r# Y: s' n
5-5完成迭代训练
1 x. K, ]3 A0 h7 n. L; s5-6验证码识别概述
5 m9 V) e# C S5 h9 c5-7验证码识别流程
7 P6 u0 @: r4 R) D' b6-1自然语言处理与深度学3 e$ `/ }' k+ ?" I3 m& T
6-2语言模型
1 i. B- J b3 R/ w) q( ^: c, R+ ]6-3神经网络模型1 N) R/ }9 t8 a: Y7 J
6-4CBOW模型1 b+ X% _+ Q9 g3 U$ q8 o% }( b
6-5参数更新
/ C# d* ?! s2 b1 a4 B6-6负采样模型 ~6 E6 T( A4 K# a4 |
6-7案例：影评情感分类(数据0 T5 k8 G* @9 B: k- L! I
7-1基于词袋模型训练分类器
! w/ `1 X) u( S0 S7-2准备word2vec输入数据
, M6 ]5 X( k3 J5 D7-3使用gensim构建word2
' s/ E; }1 B- u7-4tfidf原理
, @: F% @! g! ^/ J1 a B/ ^7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); \/ n$ z0 W! A4 Z3 f7 Z6 ^
7-6GAN网络结构定义
9 D5 m' f7 T2 v8 H' q7-7 Gan迭代生成0 \: U. b, ?+ }' h& k
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 e) z; L# i/ n% ~7-9DCGAN网络细节
5 _& R& T. D9 b% r8-1 RNN网络架构
7 O, e! [0 ] V; W8-2LSTM网络架构
: A# N1 |$ L' }9 T8-3案例：使用LSTM进行情# t4 K0 G4 w5 V8 {: n
8-4情感数据集处理5 r3 N# h' F* f( q* |6 y' y
8-5基于word2vec的LSTM模型
9 C5 |, Y; z9 z' n9 k7 o8-6趣味网络串讲（数据代
+ |5 w0 }+ R+ K l% T V J0 Z8-7课后讨论版
: D2 K0 z9 v# G. v% C
1 s2 j% P: e8 D$ V$ V3 X; t+ D+ z; `- l# b* y
〖下载地址〗6 k4 q4 d8 \5 u
/ A" c4 v. J6 N/ x: R" v
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