! e: p- s5 r6 {( N7 w) J& e- g5 G9 H1 ]$ `0 T w9 }
〖课程介绍〗
: A3 y3 _; v/ j. j0 Z0 ?- Z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ p9 l1 w4 o8 |7 l l9 O1 u: \0 |, f' i1 x A0 z7 u
〖课程目录〗
0 ?* n5 p" h8 f& B& x. K$ h1-1课程概述与环境配置+ H5 S, k1 |. t. g6 I+ T
1-2深度学习与人工智能概述- I5 M1 Q4 ^! L6 s+ z
1-3机器学习常规套路3 X6 _: J, x: t
1-4K近邻与交叉验证) Y4 |5 s0 h H. A3 z4 ^+ ~
1-5得分函数6 M3 {8 J2 m% |- ]
1-6损失函数9 Z( p# r' m4 s% h
1-7softmax分类器2 ?3 ]" m5 H" \9 J. O+ C; A" f
1-8课后讨论与答疑
% g5 `+ j3 d8 j) s8 \2-1梯度下降原理-
* q o! B) V1 P; x, f' R0 k' t2-2学习率的作用-
) w; [, x7 h- k# M/ j& N# t2-3反向传播-
( n( F1 C6 m+ Q) g6 g0 \' W( k4 r* L2-4神经网络基础架构-+ o& @5 P1 ?; r
2-5神经网络实例演示-3 G- B/ O( c: K0 _
2-6正则化与激活函数7 V' b+ _' J0 a* r3 v. F
2-7drop-out; y2 ]! r8 B3 n/ C& ?! S# A
2-8课后讨论1 q0 U3 B) _2 r/ H
3-1tensorflow安装" {% g1 x+ V$ Y, e) J E
3-2tensorflow基本套路
! z! B& d" K- Y- V: \! s3-3tensorflow常用操作1 T; w$ k1 Y9 T8 a1 n% v/ \
3-4tensorflow实现线性回归& i. b- ^; l6 h; d8 | v
3-5tensorflow实现手写字体2 E% e: n: m9 g
3-6参数初始化, G8 s4 ~4 i+ b4 a) A8 @4 a
3-7迭代完成训练
) J( m( G% v, }3-8课后讨论
3 J. [* T$ h. ~( g, \% S4 R D4-1卷积体征提取
! U% Z* L% ]3 c4-2卷积计算流程- y; o- [) [3 X; |
4-3卷积层计算参数
7 p; a0 r$ w* Z8 i4-4池化层操作
& Z3 X1 ^/ K$ w) y k4-5卷积网络整体架构
4 k5 m( G j! C# s3 m4-6经典网络架构
& h) a4 y/ A/ A% @% \$ B5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） V8 G1 A, L$ K' i: P: m; I" g
5-2使用CNN训练mnist数5 x" I6 L0 w. `
5-3卷积与池化操作! w$ p$ o5 u9 ^8 a9 I. W9 Z# D
5-4定义卷积网络计算流程$ r7 N- B% c1 t. ^: p0 k. L
5-5完成迭代训练: H4 z8 k7 w- Q5 v
5-6验证码识别概述. M4 I! u$ B9 M
5-7验证码识别流程0 S" U8 S D1 q3 w: b* F
6-1自然语言处理与深度学
7 ~3 @% K& J: s4 ~% D6-2语言模型
0 V; X- h7 U" z& ~& X! h, \3 W% w- Y: p6-3神经网络模型
# l: I g$ F2 b. [* g6-4CBOW模型 Z; J/ ~; _& R# D8 |5 {
6-5参数更新
; F* x8 g% h: W* L; Z6-6负采样模型
( {; d. i% g6 ]1 d1 E# g6-7案例：影评情感分类(数据+ ]; D# w2 o6 J* M3 E! [! T7 z4 d
7-1基于词袋模型训练分类器
3 y$ W. `; Z' ~* W. y7-2准备word2vec输入数据
6 k0 R0 N/ T- T# N" c2 ^7-3使用gensim构建word20 h* D$ o9 X' [8 h2 b
7-4tfidf原理
5 o, I+ T+ a# e7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---) q$ u) [! a4 @) D" |4 @
7-6GAN网络结构定义: C6 W8 I( \! {
7-7 Gan迭代生成. h: N0 h+ x' d' `) T. @) m
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! S4 O. B( h2 h+ G
7-9DCGAN网络细节1 J6 P3 v9 I* Z3 b" O: ]
8-1 RNN网络架构
! l! H8 ~- s8 x3 Z) \* f; H: ~8-2LSTM网络架构: K$ Y: M! r$ C: B# F, W
8-3案例：使用LSTM进行情" x. ~: s% m+ m" Y1 g
8-4情感数据集处理
! O+ k) x; j# B8-5基于word2vec的LSTM模型" f C! S3 }$ \
8-6趣味网络串讲（数据代6 U' Y1 q) y+ B
8-7课后讨论版$ ]& t0 i+ {4 H9 Z* I# T+ l
# O# n* c! R2 k2 V% {+ H( m- f+ [6 d" w6 a: Q2 X
〖下载地址〗: k; W. y+ Y8 [
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