. c# Y) ?. _7 V6 X4 _8 g' `7 i7 Q$ T, y) ]. C% M r) T
〖课程介绍〗
5 t3 \ g8 k) u: ^此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
$ x! j o6 t- a4 H0 c) J% v+ y
- Z1 m% y8 ^) D/ P( f* S3 V〖课程目录〗% U( m2 Q% E/ v& _$ g; }& ?9 Y, p
1-1课程概述与环境配置
e1 O% _( i8 d6 W( V0 S1-2深度学习与人工智能概述
; O3 U2 ~+ W! v/ d7 v, i/ M/ w1-3机器学习常规套路/ w7 b/ j9 [- x# P# Y4 A/ J- K
1-4K近邻与交叉验证
7 k: m- a. o1 d7 o) ?5 I& s4 q1-5得分函数
$ g" U! M B# ?* ~1 B4 I1-6损失函数
5 \0 z0 i8 W Q1-7softmax分类器
9 }! ~& O! ^. \1-8课后讨论与答疑$ z3 s9 s6 Q3 G/ S7 V2 w
2-1梯度下降原理-8 `: ^' h2 S6 A/ Q- ?
2-2学习率的作用-
# i/ m& U! K. g4 u' k6 ]2-3反向传播-
1 c$ m8 M4 `; W9 y2-4神经网络基础架构-8 l; s$ B" S! q9 B( z6 u/ X" |
2-5神经网络实例演示-
X1 M/ i( A e3 ~2 h2-6正则化与激活函数 w, e! z' ^% v {9 g: a
2-7drop-out3 W1 ]+ ~# \& U. }
2-8课后讨论3 y$ R6 {9 Q6 z& o
3-1tensorflow安装
( ?8 R2 `6 Z1 Q5 @9 Y+ z# C3-2tensorflow基本套路- T& O& K | C& u
3-3tensorflow常用操作
. v Q* v0 T. @/ A$ {3-4tensorflow实现线性回归9 w+ y4 h0 `$ [8 l
3-5tensorflow实现手写字体
: z N4 f2 Q: n: g) j. H3-6参数初始化! ^1 r4 q+ I( u# [/ W
3-7迭代完成训练1 \4 z, O; s5 p+ E& [5 |
3-8课后讨论
* g8 \) L2 p9 c- X# p4-1卷积体征提取0 j* j- G1 g1 {$ o( u! P( A3 q
4-2卷积计算流程. c6 w" b% }: v- }
4-3卷积层计算参数
! n1 Q: v) }" ? O4-4池化层操作
. \. k3 i" l6 ?9 n' ]5 m- m4-5卷积网络整体架构+ M4 y* |3 o6 N% V$ f& o) m d
4-6经典网络架构9 D1 ], w3 \2 i* E3 R ^
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 W% M2 ^1 B' d8 Z9 Q' _
5-2使用CNN训练mnist数
! M( w( i( f( q, b( u5-3卷积与池化操作
+ k% d: T) F5 k: `5-4定义卷积网络计算流程
8 A* n/ j$ @: ^1 ?5-5完成迭代训练5 X! B/ { H/ J& y0 k
5-6验证码识别概述
! E. V( I# Q9 m* R5-7验证码识别流程
1 m3 [5 W. |. @ L0 s6-1自然语言处理与深度学
% d6 W2 p1 V/ k9 t: w. _6-2语言模型
8 T' Q; n5 g: c, l6 H; o1 l6-3神经网络模型
* A2 K3 |& ^4 k# l- ~8 P' H6 K6-4CBOW模型6 b, j5 X5 B- \3 U6 x* D! o, o
6-5参数更新
, ?# \6 i3 P; o6-6负采样模型
; p; p6 c" J- m$ i2 K* y$ b' ?6-7案例：影评情感分类(数据
0 ]' ~6 o% ~) G$ e9 [8 c; T# q2 i+ y0 V7-1基于词袋模型训练分类器
+ o! ~9 V4 b5 i4 s7-2准备word2vec输入数据
4 V9 C6 i S# L. x7-3使用gensim构建word2
9 _1 I I1 D) V1 |& o: g# L$ u7-4tfidf原理
$ M6 d- a" t% y& H" y7 y# o! d/ L7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): \ h Y: G% v0 a5 d! V
7-6GAN网络结构定义
1 P" N$ l' W' W5 ]* `$ v, q7-7 Gan迭代生成+ ^. t7 e G- R9 a& c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 n& C# X4 G3 ~+ U8 b' \0 }
7-9DCGAN网络细节2 K. {: N, R% G
8-1 RNN网络架构
/ |' ?" ?9 \ V2 T9 H- j8-2LSTM网络架构, d* Q0 p- s+ `1 H
8-3案例：使用LSTM进行情' H9 U9 v+ \) {, D
8-4情感数据集处理
! W4 p( c) D- d4 ^: I: ^" R! {8-5基于word2vec的LSTM模型
& ?- y+ }* I" t2 U+ r. L# S8-6趣味网络串讲（数据代
- _* U U# w/ L8-7课后讨论版
5 j9 F; W6 R, W2 _2 s& N! S$ x6 K; t$ n t0 C( ^7 E; f# I3 q
, e! I* m/ M, }; G
〖下载地址〗6 H# s$ l$ J+ p. J) a
, ^% w0 U& ^( a6 P& J; t9 n) c
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