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0 p& Y# f% Z' J( I* @0 n) G
〖课程介绍〗
, c" w- {, J. p: f- Q: }此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战, L0 r/ r, a! z7 m* q8 t
/ _6 j$ j( V8 R8 R f& V1 A〖课程目录〗6 W; r( h9 M" o
1-1课程概述与环境配置
, Y! L1 e7 \: N2 a J1-2深度学习与人工智能概述4 O# J) Y9 F& E6 n. x" w$ ]
1-3机器学习常规套路/ S+ K6 v% K8 P' A( x8 R! M9 ^' Y
1-4K近邻与交叉验证7 H3 P2 [2 j: `* O4 N8 G p
1-5得分函数
u W' N! k' F9 A' ^4 r. y1-6损失函数: K0 b: O* o! G
1-7softmax分类器7 J* \3 ?$ }; q9 b3 r: U& W; H
1-8课后讨论与答疑& F2 s' s9 m/ S, `# s# K; Z# s
2-1梯度下降原理-: {9 \0 p% F& _, C
2-2学习率的作用-) L/ T8 t& B% h, N
2-3反向传播-
+ q; ~. A' Z& r! T2-4神经网络基础架构-) S: A" l- ?7 N/ [- E- U
2-5神经网络实例演示-6 V1 W0 x, ]+ ~
2-6正则化与激活函数3 T0 c$ ]7 b* }
2-7drop-out \: F# ?6 s; a" z' H }
2-8课后讨论
3 E0 @$ Z7 S8 I3-1tensorflow安装6 y l5 k- r( \3 {* W
3-2tensorflow基本套路
+ i- o0 I6 d& l: y; h5 y3-3tensorflow常用操作5 t/ w+ |+ o% A
3-4tensorflow实现线性回归6 {% g1 {% c; q0 t! Y
3-5tensorflow实现手写字体: a4 Z( p4 i8 b1 q0 p5 G
3-6参数初始化9 C' s5 ^9 e- I
3-7迭代完成训练/ d! c U' y5 }, q7 h
3-8课后讨论
) I4 i5 |1 j; h8 s4-1卷积体征提取
/ A. l' X! j" x( M6 w4-2卷积计算流程1 |& H- U& c. S
4-3卷积层计算参数
) R; B, ^, @" k( P+ R4-4池化层操作- c9 |: w- ]( S+ R. h
4-5卷积网络整体架构' c$ _3 q2 o4 P1 S9 m' d
4-6经典网络架构) @- o& U" H- k3 B5 C% k7 M
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
+ V& W; d" }' q& p7 O5-2使用CNN训练mnist数
- J' Y4 m7 ~$ M+ c; o1 o5-3卷积与池化操作# x$ B+ R/ q4 c, I) ] D; X: |
5-4定义卷积网络计算流程
) Z. ~9 N8 e2 {; b- j4 c5-5完成迭代训练5 D0 G- M* Y2 ~( ^. b
5-6验证码识别概述
- z7 e# ], p* X- Q/ T+ k# w5-7验证码识别流程
3 p- ]8 A+ w) d# P4 F6-1自然语言处理与深度学! m& A5 F0 u1 X6 ~1 p# U
6-2语言模型
1 T- R" s9 D% e* p( e! x5 T. W6-3神经网络模型! r! _$ A4 G* P0 J. g% s
6-4CBOW模型. X! N9 g# I" h3 m; @8 V
6-5参数更新
# g! K' a1 @. R. O% k6-6负采样模型' E# S6 Z2 f0 P2 m0 L
6-7案例：影评情感分类(数据) U/ b9 h- A+ P p- p
7-1基于词袋模型训练分类器
1 @* x( Z. w7 i0 {$ }$ k7-2准备word2vec输入数据8 T- ^) Q0 C% b3 j; m( [" o
7-3使用gensim构建word2
+ P" A3 v" ], ?, l7-4tfidf原理3 I6 u1 E" j8 H `9 n4 P) q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 h# o4 q' H4 A$ J+ D8 h/ U7-6GAN网络结构定义! t1 y% J0 }0 `& _0 B/ K K
7-7 Gan迭代生成$ a: T& J$ A- H& O7 T% ?
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ e2 `$ C; X9 E% S) n* j
7-9DCGAN网络细节8 _5 r3 h9 U6 h' }7 w) ^7 v
8-1 RNN网络架构
5 W. S0 Q" w- B: ~" B) K8-2LSTM网络架构
2 o6 m3 }' D* k7 Z( g- I8-3案例：使用LSTM进行情1 f, F$ X) Q/ ]) t
8-4情感数据集处理
3 a3 O( p$ c2 s" K8-5基于word2vec的LSTM模型: @/ u* T& C% h1 `# I
8-6趣味网络串讲（数据代: U0 }( e& }0 u
8-7课后讨论版
( v2 B+ P- m% ~% y3 q$ z, G2 c" U! \, c
' l0 b9 a6 e7 }4 K3 j* G3 H$ G8 ~: O
〖下载地址〗4 o! K* T! x1 @+ u0 i
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