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2 }) n9 X; ]" ~7 S! @〖课程介绍〗' h$ U5 \8 K/ T ]0 i2 G3 V
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' v# ]+ g1 W! G" S4 ^ r. T) \* v
5 |, e* Y4 u5 y& Z U& H5 t8 T1 l〖课程目录〗
4 v# h. ?! I! ]& @1-1课程概述与环境配置
9 g8 J7 S' c- E. I- M. S; R4 o. g1-2深度学习与人工智能概述
& ~/ Q' Q5 j% j- @1 C/ s1-3机器学习常规套路
% j! ?9 Z; A% `1-4K近邻与交叉验证
+ Z, ?' L; A7 s4 x3 ]: t! {8 P5 b, W1-5得分函数6 ~% v' y0 x& }
1-6损失函数# k1 t7 F8 d D8 X+ d
1-7softmax分类器6 E6 M) t: _6 v6 i2 ~6 A
1-8课后讨论与答疑
0 s4 F% R3 w( o Y6 L6 b2-1梯度下降原理-
6 N; H3 y* y' O& I$ I: L( u2-2学习率的作用-' C+ v+ i# b" B/ `
2-3反向传播-
' A0 v3 o' V6 y. x& J2-4神经网络基础架构-! k( [% n5 V$ |8 S% d
2-5神经网络实例演示-
" }8 K0 r: U) E- b0 g3 M8 l2-6正则化与激活函数3 @) V( A q- ~# ?5 A% h4 Q9 u
2-7drop-out v2 h8 F( k$ C- X; F L
2-8课后讨论0 F- g7 H" Q1 m* l: ] A
3-1tensorflow安装
2 f8 R" s, m& L" p3-2tensorflow基本套路( V( D C6 ^2 h6 W
3-3tensorflow常用操作
' C0 `0 T6 L1 A+ i3-4tensorflow实现线性回归
& s: K" M6 q& Y& J5 r* T- [3-5tensorflow实现手写字体 v3 m0 t6 ?. P, l+ g9 ~
3-6参数初始化$ @4 G% ~" T, j; P: F
3-7迭代完成训练
9 N% B3 _3 a6 ]. Z3-8课后讨论6 [9 u4 ?2 R* t* |
4-1卷积体征提取
l, f0 o) V9 `* [! k+ b; J8 M8 E4-2卷积计算流程
$ z. _% ?- A" O/ e4-3卷积层计算参数
9 V6 x8 B- r8 j# S, i: \! q, g4-4池化层操作
; M0 E& A7 P7 B( ^! j; d3 s4-5卷积网络整体架构
8 [7 X" a) B$ `/ `4-6经典网络架构
2 k* I. I; L2 S6 j- d! `5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）4 S+ I+ M7 v# i' w- f+ E* `4 b
5-2使用CNN训练mnist数
4 n, Y i/ T& m6 s$ U- o5-3卷积与池化操作 ?& {, ~ H3 `6 A
5-4定义卷积网络计算流程
! D2 J+ U3 j8 X9 u5-5完成迭代训练
5 t0 p+ |7 V1 H+ k% F5-6验证码识别概述
( y3 t! _. o3 z' M, m9 k5-7验证码识别流程. I* Y" @" u9 E8 M+ L
6-1自然语言处理与深度学9 p/ ~8 g! I5 s4 p
6-2语言模型
9 D' ]) u6 Y4 ~5 @6-3神经网络模型
% s. S% K% d& v% I% p3 c6-4CBOW模型( F- \. P" ?/ V- M8 w/ c/ j9 r# a0 e
6-5参数更新1 J3 V7 L8 ?; i- b6 R$ `) m( |6 G4 Z
6-6负采样模型3 {, |. L# ^& R. ?
6-7案例：影评情感分类(数据
' _. {' m0 `& `7-1基于词袋模型训练分类器
; v6 E, F& L2 d0 `( k7-2准备word2vec输入数据
# w% K3 Z! X% G0 |, C7-3使用gensim构建word2
- E+ I5 z2 t _7-4tfidf原理
3 ~+ B. D( N4 K2 q# f. l, o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% ~0 }4 W3 F, L, Q; V7-6GAN网络结构定义3 F$ y) s; y0 ]
7-7 Gan迭代生成
3 ]7 J: J: `# ]2 e4 {7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 b7 Z7 P! D* Y3 p+ T7-9DCGAN网络细节
( { z( v9 _- D% r8-1 RNN网络架构9 r3 E! r7 z- z% V3 x6 _3 ~9 r2 I
8-2LSTM网络架构$ v- T. ]+ T4 I5 g7 M* P6 D
8-3案例：使用LSTM进行情 f5 z- z9 r) e- T7 d
8-4情感数据集处理* s; G, k' E5 K3 [) B
8-5基于word2vec的LSTM模型
: o" T2 r- f+ G5 L& J f4 i8-6趣味网络串讲（数据代
4 N* U, L' L- C; F) n8-7课后讨论版
; r. L3 I' F4 F/ d& w! G: s4 u3 Y) Z
c" w% {5 l4 S〖下载地址〗1 w0 A% C' o# `( q/ }8 Z
# g6 w' b. b1 N- r: @' V# g g/ ]+ Q, C
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