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- Y* l: `! ~9 O3 t" e T3 j: ?
〖课程介绍〗
+ R8 U2 t' {% W此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 V: G: S3 T( O( P4 G7 ]( F
$ Y+ K# p7 ]: a2 B〖课程目录〗8 {0 ^7 C( _* i7 P! o M; T
1-1课程概述与环境配置) k8 i( p* v6 u+ l {' D, Y
1-2深度学习与人工智能概述, w" F* G7 h) s) F6 q
1-3机器学习常规套路
' ?% ]$ ^. [" f$ P0 |6 @1 g Q1-4K近邻与交叉验证( }4 S: d9 j* s1 s3 C
1-5得分函数$ L7 V! G( k& ^! m2 r
1-6损失函数' w) b5 }% _1 S
1-7softmax分类器8 y- ^/ @9 M; _
1-8课后讨论与答疑
: b, F' i4 F! |8 D5 R0 _- @2-1梯度下降原理-
* Z6 ^* E+ u0 V4 d( P2-2学习率的作用-
4 o* I' z: u+ j+ S2-3反向传播-: p% D) F8 M; O, T. o/ r# Q6 o8 r
2-4神经网络基础架构-
" S3 F4 t: K C2 e3 T x2 Y# C) [2-5神经网络实例演示-3 G& ?2 @# L" u) c- b
2-6正则化与激活函数2 ]8 a9 m; G H# E
2-7drop-out
- Y: F6 I% u# {( s2-8课后讨论" R+ C3 `& J& k+ O! \" }
3-1tensorflow安装
$ r" J+ l4 W! i$ U3-2tensorflow基本套路
; i2 F' {$ @/ K0 t; C# _; i; e3-3tensorflow常用操作" p0 h" J, }$ B3 T: D
3-4tensorflow实现线性回归
G0 [" e, D3 X) h3-5tensorflow实现手写字体5 b0 H) G( y! e
3-6参数初始化& H% r# e& z! L9 P+ E5 e
3-7迭代完成训练 `/ {. u- k2 {
3-8课后讨论0 U9 |3 M0 e j- Z. U0 ]
4-1卷积体征提取8 S& s0 y! F* r
4-2卷积计算流程
& R( ~" y: _ H0 s" J: @7 q4 M: j4-3卷积层计算参数
( d' q/ ?5 j; K1 x$ G5 X y4-4池化层操作0 q. Y7 X9 Q( u6 K! o: N
4-5卷积网络整体架构
9 ^7 N. _* G. V* v2 I$ r# E$ H4-6经典网络架构
: N% ~6 ]6 H0 s' F- k( _+ ]5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( |: K& _! [: l0 W& x" X' V& z5 }
5-2使用CNN训练mnist数
; |4 @$ I8 J# ]( i# f% ]+ p5-3卷积与池化操作
/ B: T1 z1 G; _3 C5-4定义卷积网络计算流程. O7 `- B8 Q- y+ ?
5-5完成迭代训练! e7 ]9 ~( |& N; k/ @6 t, _6 }3 E
5-6验证码识别概述
/ P7 H4 ]' D; p& Z3 r1 o5-7验证码识别流程) M( q8 L3 f$ m1 P" e6 i+ Q
6-1自然语言处理与深度学
; j. M( m: o7 ~8 e' a9 k8 s6-2语言模型
f0 I6 [% ^+ g+ r/ S/ E6-3神经网络模型2 c4 k$ Y4 K Y g
6-4CBOW模型( w% r+ [) |" `$ M
6-5参数更新: ?& M0 C! }5 b: F" F% r
6-6负采样模型
; G3 {# ]8 T' ?. ?, k6-7案例：影评情感分类(数据* b' i! B( Y8 F& x" e: x7 ^* ]
7-1基于词袋模型训练分类器
( i2 _* q4 L/ W! S7-2准备word2vec输入数据5 G0 `! O6 G) v4 Z) K' K
7-3使用gensim构建word2! @7 j/ L! h( B) l% ?& J. L: ]
7-4tfidf原理
! j- `% l( x8 a7 E7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 F9 s5 z9 l4 E8 c8 G7-6GAN网络结构定义! v$ ~' @( ^# S
7-7 Gan迭代生成2 B2 A$ [2 L1 H0 u' v
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）% V/ [ C/ `. ]: f' I
7-9DCGAN网络细节
6 x% M- h8 F5 X; C8-1 RNN网络架构
8 F8 [: C; m7 U3 m8-2LSTM网络架构
. e( w! V4 }2 T1 k+ G7 i( |+ {8-3案例：使用LSTM进行情6 Q7 \$ P' _* g% Y% H
8-4情感数据集处理+ Y# L- M- }, z4 J* u3 P0 `3 W
8-5基于word2vec的LSTM模型
& m, E1 S* g) ^' _" \8-6趣味网络串讲（数据代' Z- Z* j# V$ _" a# r" n
8-7课后讨论版9 L$ u7 K& o+ s5 l
; S: g3 ?+ G4 f4 U8 j" h& F, Y1 u
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〖下载地址〗. G2 b6 [8 g% i. A3 S
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