- W/ [9 ]% A4 y3 N3 l- t9 I/ g* I% [# ~6 d, Z# N0 p
〖课程介绍〗8 b& M3 H$ ~4 L3 F; m9 d! w) a
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. C4 q% |" L' R) c) V5 _) X8 n, d- L) N! ^; \" `
〖课程目录〗" H# o7 G9 p `+ a/ V% @: d
1-1课程概述与环境配置
1 Y+ b# {: h+ x9 G% v% j$ w ~& I+ d1-2深度学习与人工智能概述0 w% Z, J" K, z; |! A. R+ H
1-3机器学习常规套路0 O7 R- ~) |, a1 y
1-4K近邻与交叉验证
9 Q2 O" _; b; ~+ @: l0 t- Q2 w l1-5得分函数0 n/ R' U- c( ?# g
1-6损失函数! f2 N" R8 ~ v F( I0 s' x
1-7softmax分类器
" G* z) X# e! u2 V3 @6 W( R1-8课后讨论与答疑7 R b3 Q/ z( s( h
2-1梯度下降原理-
5 [) C1 m( L9 O* K2-2学习率的作用-- B4 i S, ]- L( [
2-3反向传播-& E0 Q& M: v' t; P2 {/ R/ m( T
2-4神经网络基础架构-
( s5 M( `4 v/ H. l. a& h$ I' E2-5神经网络实例演示-
# t. h" h6 p3 L8 c2-6正则化与激活函数
9 h4 l5 R/ b7 z2-7drop-out
9 u3 i+ Y2 ]! F; j- s9 z& `: ~2-8课后讨论
8 k, V+ F6 R# d3-1tensorflow安装5 [, c$ w5 F& W+ X8 y
3-2tensorflow基本套路
- `0 t; X# h2 L. N, j5 p3-3tensorflow常用操作
9 z# ?: b0 l7 c9 [5 V; R: P+ g( N3-4tensorflow实现线性回归" p' V, o% \& s. i1 |; H" N) n5 f
3-5tensorflow实现手写字体; U0 b) o O5 ^8 D% \
3-6参数初始化
9 O) d# P+ l- y! Q* w3-7迭代完成训练( c) Y4 j1 {; I& w2 M* l' e
3-8课后讨论, I& U; ~3 k7 }9 a# i6 K; I
4-1卷积体征提取6 m: Y3 o" N$ f& `; u
4-2卷积计算流程
0 s5 A% ?/ }2 q8 {3 I4-3卷积层计算参数$ _ M! e1 E. x5 _5 u8 a2 T
4-4池化层操作
6 ^! S+ M+ i# {( Z* N4 ?$ E! G4-5卷积网络整体架构( }3 ?& d1 \& ^/ z) ]% E, E& F
4-6经典网络架构9 d& V: X- w' P/ Q; G' C- F
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- T: _& M& p5 Y" g- w9 h; q2 F5-2使用CNN训练mnist数
: i- f" E; {/ [2 O* V5-3卷积与池化操作4 W/ [& X% j9 y# l: E
5-4定义卷积网络计算流程
/ z$ f& [8 ?9 I; R: v. \1 h5-5完成迭代训练
/ w- Z1 p. a A, E1 ?( V5-6验证码识别概述 G2 b' b7 k* E! u4 T
5-7验证码识别流程
6 O. A, E; {7 C4 i* I/ B+ }4 x6-1自然语言处理与深度学
8 e+ M% e2 Q% q, O* H8 u+ }. y6-2语言模型
7 t' |8 A. [+ O" g0 p9 N: |9 T* u6-3神经网络模型
& a* h X. t9 z0 L; i, y8 ~+ o6-4CBOW模型8 O4 W5 S; C- v7 m! W w8 a
6-5参数更新
4 @1 U0 K9 c" Y/ y4 B5 e6-6负采样模型1 U$ C, q$ _; J( r
6-7案例：影评情感分类(数据
: E( s/ O9 M6 t: w& l, J$ l7-1基于词袋模型训练分类器
* u: Y& [, ?5 r4 ]# s* F k7-2准备word2vec输入数据
1 [4 W" [4 W1 J( v) N8 V7-3使用gensim构建word2
0 R1 p; o# X5 a/ q& Z0 E9 w0 c* |7-4tfidf原理
1 o, m0 Q( L9 Q$ U( I7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ b( K; A l( D. i M6 {* J7 H! E7-6GAN网络结构定义5 P* e* ^" t# }9 t
7-7 Gan迭代生成, N" b6 o5 |& z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 j" {8 t8 r0 x# C5 F
7-9DCGAN网络细节
6 ~. @. b3 h: N8-1 RNN网络架构
4 T$ D/ n* S9 m% j/ B; |0 _8-2LSTM网络架构
0 i0 a/ {$ {% x; W1 \8-3案例：使用LSTM进行情+ h' {& a j; G' t# C- C8 _
8-4情感数据集处理
( |# J" _* h9 x6 @& q8-5基于word2vec的LSTM模型0 p0 x! r8 v8 [$ h9 G1 l
8-6趣味网络串讲（数据代
) `* R# g- V$ c2 r# t. `6 _8-7课后讨论版
: f( v( l4 o& @4 U8 E& n) m9 S; Z2 w* {$ m
4 T4 l8 L. J% [% B# Z0 a/ _+ U
〖下载地址〗0 Y) |5 S p2 L: q+ |
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