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3 w$ m: d) B) Z$ `〖课程介绍〗
8 D' ^ H5 P: h, j此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ h G0 h8 c1 o8 \* B0 [3 d8 ]4 i8 o& [$ z: \3 F# ~5 C* r
〖课程目录〗
& M6 s7 b4 ~) v/ K1-1课程概述与环境配置 r5 `5 r3 E6 R/ ` z8 v
1-2深度学习与人工智能概述3 r! w) G D+ N9 o4 `
1-3机器学习常规套路% r4 U$ I. Z6 V. C7 m: x6 q
1-4K近邻与交叉验证
9 }* C9 |8 T$ V- I/ K7 @" k1-5得分函数
* f/ E) \0 a+ M3 x3 j5 J1-6损失函数
" k5 Z; t0 m9 A1-7softmax分类器
. b1 [% o1 }9 X. c0 e+ k6 ~1-8课后讨论与答疑
# x0 t! v7 b9 ~- C# P6 z' a7 u2-1梯度下降原理-
4 D/ z/ V. n' ]& O% r2-2学习率的作用-5 x' Z! O. q. z. J5 H% ^3 v8 Y
2-3反向传播-4 Q4 X! q5 v6 O
2-4神经网络基础架构-# v. U' m' _4 C5 L! Z( z
2-5神经网络实例演示-
@ b: A# _1 A' V1 J& z2-6正则化与激活函数
+ j5 X( b) T( A3 c* s( G; D2-7drop-out: r' C# W( \* Y) e* R
2-8课后讨论
; f2 | ~ k0 I6 o3-1tensorflow安装
6 ~! l' \0 P( ?% G& T" C" M) y3-2tensorflow基本套路: Z0 m' y5 H# }8 W
3-3tensorflow常用操作# p/ {' P0 z% t/ }# Q. A) |
3-4tensorflow实现线性回归! J0 z/ I" H" ~$ P
3-5tensorflow实现手写字体
: N7 [4 D7 U, q$ S5 l3-6参数初始化, g) M4 I9 m0 O: a5 b& {
3-7迭代完成训练
1 {, s+ m* k* |+ `& c+ a( R" d* |3 M3-8课后讨论
% T8 ~4 s) E" I) m) Z4-1卷积体征提取! w1 e, t# }7 ?& I
4-2卷积计算流程
) l# e% i% V3 u& ]* Q4-3卷积层计算参数
& V8 X( I: P8 P: U4-4池化层操作
. s7 i/ z5 L+ a% C# H2 h4-5卷积网络整体架构
+ P! C. ?5 ]; G8 G+ \# i3 [4-6经典网络架构
9 [% {6 S. f s3 x( ~5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 l! K3 h% m y: m w5-2使用CNN训练mnist数5 b) e% J R& i" S
5-3卷积与池化操作1 j' f- t# h% W0 x2 \" O
5-4定义卷积网络计算流程% g2 L* m3 ~ ~. j& w5 I' p3 A1 e
5-5完成迭代训练9 E& F* G( j* k1 a, T
5-6验证码识别概述4 r9 T1 t. y4 u( v8 W, z' n$ A
5-7验证码识别流程9 L# R/ y; M O" }+ o, p$ E" c
6-1自然语言处理与深度学+ d4 |+ a. U2 \
6-2语言模型- A& e8 d, A3 \. L
6-3神经网络模型
) R' B7 r# Q( A( x1 V5 R6-4CBOW模型2 Q1 d' ?; [ A. Q
6-5参数更新0 N. n; z8 R9 _9 n$ P% s- a+ d6 B% T
6-6负采样模型
6 e) v: E3 X0 ?5 }( _9 v6-7案例：影评情感分类(数据
5 V5 Y( f' C( h0 ?, [9 r: R8 Y. b7-1基于词袋模型训练分类器
n. ?* g- b% U7-2准备word2vec输入数据7 }! O+ h" o4 ~( \+ S
7-3使用gensim构建word26 g( |- ^+ H- s) P; g4 K4 V, B2 L" Z
7-4tfidf原理
, ]; x s: X! ?; T* ^* v7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* D, t+ K4 p. _+ B1 z4 S7-6GAN网络结构定义: z9 Q/ o8 L: l7 l( U
7-7 Gan迭代生成
9 |0 c$ \$ \" I0 w8 A7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" u; w+ k0 o: a7-9DCGAN网络细节+ M+ L& f& E5 C4 h2 @ o
8-1 RNN网络架构
6 O/ r. N, ~" B' R8-2LSTM网络架构
1 Y- W: }9 S4 N) l8-3案例：使用LSTM进行情 L/ A, A2 W& Y$ k/ O2 U
8-4情感数据集处理2 K7 E$ Z4 C( Y, z" @! M
8-5基于word2vec的LSTM模型
, g( h" }& `% W. x. Z' P1 n, K8-6趣味网络串讲（数据代
0 f# |/ A9 ]. k' S8-7课后讨论版
% j& _/ V9 J+ a4 m0 ^, {; N
K: O: {4 ]6 t4 \ u4 \- d! ? ^& X$ f+ d% y3 O
〖下载地址〗8 o- _+ X7 F: ?, p
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