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7 f5 @) q$ z5 ^" Q& x6 z J( v7 ~〖课程介绍〗( v; R8 |1 [) H$ X1 }8 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
" D3 Q- w0 |5 t" W/ z9 N* m
( \& S- `5 n4 V8 _# B1 |# v& u〖课程目录〗7 I$ I0 A1 z. W0 ?
1-1课程概述与环境配置1 G4 A1 s- S& O; h/ Q) U3 r
1-2深度学习与人工智能概述$ ?; S9 Y7 b& S% Y. N
1-3机器学习常规套路1 D$ ^. d( l% d
1-4K近邻与交叉验证
1 l9 r3 F/ O% }5 I9 q1-5得分函数
1 v+ Q1 T/ Q% F9 o# v3 W0 J1-6损失函数' {' d7 `6 O7 ^+ U9 k
1-7softmax分类器
S+ f: W! I3 K# X H+ ?1-8课后讨论与答疑
! V4 c: L4 L+ o1 [2-1梯度下降原理-
( R+ K- @' M$ ~" q1 E. G) m2-2学习率的作用-& n; @7 \, V( |: q+ `
2-3反向传播-. ~) K6 K( w$ B4 L! k; l- g: R- m& v
2-4神经网络基础架构-# v4 u3 e( r4 k/ V
2-5神经网络实例演示-
0 f0 d: v( c5 i2-6正则化与激活函数
9 o" W1 J7 X! J3 c2-7drop-out4 {0 f9 Y# m* r
2-8课后讨论' N/ s2 D+ ?3 q/ D! v+ |
3-1tensorflow安装4 s9 L* u0 \" U& u8 d$ _0 P
3-2tensorflow基本套路
# @4 j+ W$ L6 o/ E. @" ^3-3tensorflow常用操作
" W: t4 G9 h7 }5 d, |& X3-4tensorflow实现线性回归
% d: f3 }$ A: i1 k3-5tensorflow实现手写字体
( \* f" l' b& ?0 r; { @2 Q: a3-6参数初始化
+ L. `% J3 \$ H, }2 d% f0 q3-7迭代完成训练
# G( C4 k( l( C( q3-8课后讨论2 O0 A( b% U& H9 y ?2 k/ m
4-1卷积体征提取1 C! S& ?7 M( m
4-2卷积计算流程
$ ]5 q0 k) u9 m: V$ _+ ^4-3卷积层计算参数& O5 B" c( h/ ?8 R% g! J& R
4-4池化层操作
2 A! O9 `7 z$ b4-5卷积网络整体架构% a8 ^7 ]9 X/ l2 Q! e/ T
4-6经典网络架构2 f5 ` V- V# y( h8 A0 T9 K
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）9 B, i0 E/ x1 x7 g! D3 i
5-2使用CNN训练mnist数
# L8 c* z, z' A" R2 d8 M5-3卷积与池化操作
$ g' |3 \/ A2 }+ L9 p& @! I! @5-4定义卷积网络计算流程3 N5 B6 J' J- y
5-5完成迭代训练( T9 }6 s4 l) i( g1 y
5-6验证码识别概述8 T4 z3 w7 k4 v- o( T3 ?
5-7验证码识别流程
. J+ T- p7 ?1 ^5 ^: ]6-1自然语言处理与深度学6 w6 j& h& m6 Y4 k
6-2语言模型
9 d7 b- e# j8 |/ ?6-3神经网络模型
0 y* X4 z# h0 }6-4CBOW模型6 }3 Z& `3 {, C; a/ V
6-5参数更新0 h0 @ L2 B) g4 l4 S) P9 A6 \
6-6负采样模型
* C* _5 ~* P! f# D6-7案例：影评情感分类(数据
0 m3 ]2 Q( i/ f3 ]7-1基于词袋模型训练分类器: c8 A# U# O$ v+ ~6 T6 J
7-2准备word2vec输入数据
! [& S# l6 r1 I% R7-3使用gensim构建word2+ e6 ^9 G/ Z( X8 Q6 i/ `* [
7-4tfidf原理0 n& `5 c: x6 Q: v" I* Y D- Q |
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)' e7 l# b: h: h R. P
7-6GAN网络结构定义
% N7 H* j- n _, d- f& c! \4 z7-7 Gan迭代生成" k, G% B* e6 k. W8 V* E! r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
) `- L- U! A( Z. _! K1 U7-9DCGAN网络细节# ^# S. S" \/ |
8-1 RNN网络架构) t4 z z2 p7 ^' [/ [7 z! v7 l
8-2LSTM网络架构
& Y5 ]" ~& |( V) E; j8-3案例：使用LSTM进行情0 A1 n: z9 H( z, |' Y1 E& t9 O
8-4情感数据集处理
9 k/ S, }3 {4 o# @4 u, ?8-5基于word2vec的LSTM模型& O7 c2 A* _# I' M3 U/ |+ O1 N$ D
8-6趣味网络串讲（数据代; a' a, C3 L! z5 Y
8-7课后讨论版
# ~ O4 `; T, T4 S
% Y: s2 n2 H/ {0 l
2 ?) I/ V6 J: N9 w9 K〖下载地址〗* S$ `- G* t: ]1 a
$ [4 q$ F4 K4 }
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