5 T3 C2 k: ~ L6 d u
8 A" n" Y/ d% @〖课程介绍〗1 C$ F7 j7 e" _1 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* o5 U$ \9 {* E: g+ J5 H: v7 B
; s. V% G2 |; r0 k5 F) z0 H( B' ?
〖课程目录〗* m( F+ b2 z- f# o, e5 x
1-1课程概述与环境配置* k1 ~* a& D* D2 J# ?5 S. ]
1-2深度学习与人工智能概述- ]9 |2 m7 c6 H3 I( Q& C
1-3机器学习常规套路6 g2 X* Q% ^) ?* Z& L
1-4K近邻与交叉验证5 a* z9 [: v, B4 `
1-5得分函数5 D7 K$ b: u! w6 D
1-6损失函数3 y) ~5 P+ v! j4 L- E9 V
1-7softmax分类器
9 M& _( N, {. `: e, ^8 ]) a1-8课后讨论与答疑
U, s* c+ X9 I3 D2-1梯度下降原理-
7 _7 |! I% Z! S9 a) Y2-2学习率的作用-
2 c8 V$ j: ]) }2 y6 s2-3反向传播-
- K4 K; L. W: F2-4神经网络基础架构-
& ~, p' r' |! x, x9 [# j2-5神经网络实例演示-% T/ h, O2 u3 ?3 X0 S0 N1 K
2-6正则化与激活函数
0 B) n3 ]% V- G8 }: l$ Q% x2-7drop-out& O( F- N; |# C+ r
2-8课后讨论
# a `" x( `! v" N3-1tensorflow安装! M$ `5 ?5 B; i" n: \
3-2tensorflow基本套路 s [* Y& \3 H$ B. @+ |8 F
3-3tensorflow常用操作
+ Q9 T ?# X/ m* q4 |$ H# E3-4tensorflow实现线性回归" H8 e9 \/ k6 b7 x
3-5tensorflow实现手写字体6 l, S: M$ z( L
3-6参数初始化5 V( X3 @$ a9 X( h6 w" ~ i
3-7迭代完成训练
$ K( V* `( s! x9 Y) J* j3-8课后讨论
& e- A; g2 M7 A; g1 O- `4-1卷积体征提取
! M1 M* S# z# [; R4-2卷积计算流程
4 s* v, |& B0 F4-3卷积层计算参数9 @2 d+ H# j B$ y% E/ i1 e
4-4池化层操作
" x) ^) ^+ `2 `- L- C8 y8 R9 |4-5卷积网络整体架构
/ v+ @* ~. t! p/ z2 S4-6经典网络架构) }, [( ^2 Q W( s: X. T, ` h/ ?
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 U. |! x9 ^/ d+ J5-2使用CNN训练mnist数
4 R& D+ U# N6 N9 j* T5-3卷积与池化操作1 |9 z4 o( m5 Z3 R3 s5 p1 K
5-4定义卷积网络计算流程8 c1 U, z4 V8 u
5-5完成迭代训练
1 }) J H4 N9 T/ u5-6验证码识别概述
, \, ?2 B M/ u" H1 ^! a5-7验证码识别流程/ a$ x+ }( b4 S2 ?8 P, p
6-1自然语言处理与深度学
" h8 }7 z+ K% f a! H, H6-2语言模型
2 F$ A2 ?' Z0 s6-3神经网络模型
! b) H% e+ X. N, ~* O6-4CBOW模型# K( e, L. E8 s4 G, n9 D0 X
6-5参数更新: Q# ?" g% u7 p; I0 f1 u$ @' u
6-6负采样模型
: E6 i2 d& L7 }" W7 D6-7案例：影评情感分类(数据
1 i: Y! s* D* b A4 p7-1基于词袋模型训练分类器% l9 e& T0 o! ^8 t8 {
7-2准备word2vec输入数据
. c* `$ l% l1 x2 W7-3使用gensim构建word2
" ]# v: G f/ \+ U% ]! q- p. U$ g! p7-4tfidf原理
9 q0 U/ \; P0 M! B. n7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 d0 y0 o% [& j9 }0 C- {9 l7-6GAN网络结构定义1 h" Q% k& L/ Z
7-7 Gan迭代生成! N) d& B" c m9 k
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ `% O" V5 k" D3 S( E: G7 N4 W. @, c
7-9DCGAN网络细节
, @2 z6 O0 e! M% z2 p4 R* h8-1 RNN网络架构
9 R6 }+ D% `- ^. p4 y; n6 x* D8-2LSTM网络架构
; A9 ]1 o3 S+ Q" y. s8-3案例：使用LSTM进行情, I- ^! c; p' P4 q
8-4情感数据集处理. i% g) N% U1 t% {% z+ L
8-5基于word2vec的LSTM模型- b: N6 k; W5 K
8-6趣味网络串讲（数据代' ~9 U% X: E& i2 n
8-7课后讨论版' a' `9 _ v) T
v$ ]( F& C2 J3 b
$ V4 E3 B+ |1 C8 x3 S9 K3 G〖下载地址〗. e0 `6 r! H( x0 R# D! j' B
$ ?, V2 Q5 U+ }, _$ w( I6 ^% O
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