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1 a, { }5 F0 | O+ e9 m- l" m) i$ ^〖课程介绍〗
! G& n3 ?( p5 |& M6 t8 x+ ]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 q/ y0 z3 T, ~$ L9 u
" k( g2 i, y U' @* I% `
〖课程目录〗
1 I2 g: D7 t: G4 _; F* d% Q1-1课程概述与环境配置+ J) k- y' _& s( t1 Y4 \: n
1-2深度学习与人工智能概述# U3 A {. ?, Y, T* ]; a; G
1-3机器学习常规套路
; h% u4 y, w4 I1-4K近邻与交叉验证
# i2 @' z. ~, F4 ?# z% s1-5得分函数, r- F5 F- `+ S0 @( c+ @! r
1-6损失函数* Z( D7 T0 b: U1 _- F
1-7softmax分类器1 ^) p5 P7 |' D7 Z' b; Q
1-8课后讨论与答疑
) `% n, s* ~1 ~6 f2-1梯度下降原理-
. @7 V- H9 _/ ~% F$ B2-2学习率的作用-
9 n0 H; Z# a4 @8 E. Q5 N2-3反向传播-
% U& ]1 g% U! v' N& D2-4神经网络基础架构-* j$ Z; \( H1 I R
2-5神经网络实例演示-
* g1 I% k1 B6 u" ]% M2-6正则化与激活函数9 W% H& W/ M2 q2 [. u
2-7drop-out
3 @0 R" ?4 N6 D2 [2-8课后讨论
4 I" R. C. Q5 E3-1tensorflow安装
' `0 t" S+ |0 ~% |& M3-2tensorflow基本套路
0 x9 ?/ p, g* M3-3tensorflow常用操作
6 m4 j$ E3 I+ B' D5 Z8 R5 \& v1 f4 _3-4tensorflow实现线性回归
' S3 [: r0 A, T3 J+ \. H2 S( z/ I+ k3-5tensorflow实现手写字体
W! w1 J: `! u. o- i( _3-6参数初始化5 a) t: d$ L1 b! k! h- [( S' \
3-7迭代完成训练
7 F9 U$ c4 e4 \2 A) C- R' C7 ~3-8课后讨论
/ X3 [, [' e, ?- y f4-1卷积体征提取
+ n9 A3 S# g/ r2 ~# H, }4-2卷积计算流程 E! z) k4 N" z
4-3卷积层计算参数
8 n0 S" v: `5 W+ H4 h- l4-4池化层操作9 G6 ]& ?4 \5 \2 v8 o
4-5卷积网络整体架构
7 n. J, L8 u: q. N" V! ^, m4 \9 ^4-6经典网络架构$ q0 U4 f3 u( p6 i
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）/ V( m3 m1 V9 J6 u2 q% u5 l$ Z
5-2使用CNN训练mnist数9 w* x$ }) I' h2 r7 [$ b
5-3卷积与池化操作
" f: k' d' D7 |5-4定义卷积网络计算流程
/ c) F: s0 i v2 x8 O5-5完成迭代训练
. T( Y ^: U# ?# {3 ~5-6验证码识别概述2 I8 [, Q9 Y0 W" I; y+ C
5-7验证码识别流程3 L* r/ q! N3 ~ K0 U3 N9 M
6-1自然语言处理与深度学6 G) c( E! E4 p% Z. B3 |& w
6-2语言模型
# }, D7 A/ ^5 y6 G: @% h# x: M6-3神经网络模型
) y) y6 ~9 `* }* a6-4CBOW模型
" u; `) {" q9 o8 G! ^6-5参数更新
2 Q3 ^# Z" ^2 U' B; \% X6-6负采样模型
1 m* o- L( T1 L) _6-7案例：影评情感分类(数据
! m/ X7 b5 b! F) E. n7-1基于词袋模型训练分类器* ~8 e0 V3 x2 N4 @
7-2准备word2vec输入数据
/ A; y5 v6 p( B4 ?$ z- _7-3使用gensim构建word2
u, ]2 k# f! `4 B( A8 G7-4tfidf原理
) \$ ]7 g% v: c' I6 y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# f3 {* s6 {: p; h# m ~) D2 _7-6GAN网络结构定义+ } \+ N, b- X( C( a5 S d1 Q, a1 _5 }
7-7 Gan迭代生成( C' Q: e/ V1 a; y* p6 [$ F, N
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 v J: V" N, p) v2 |5 i7-9DCGAN网络细节3 j* Q4 B: }4 B5 I9 ^5 [. O
8-1 RNN网络架构# H7 R7 o: q5 A3 ^! N
8-2LSTM网络架构- A; p8 W0 n) b2 u! _3 U$ D3 U" A2 I, d
8-3案例：使用LSTM进行情
; Z+ N( q* s5 w8-4情感数据集处理
, p/ x/ ^# Z% N( S8-5基于word2vec的LSTM模型
" n) S/ a# Z" c, _8-6趣味网络串讲（数据代; g L3 Q5 @ s, {. T4 _9 @
8-7课后讨论版0 ~6 G! x6 a: E
3 B( r, {# @8 x
% K" ~2 }* q( u9 n1 `; ?0 g
〖下载地址〗# n3 B4 C& W4 P n2 H1 J2 r1 V
/ d" k* \: C! S7 C* E! F7 W' C
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