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) s3 Z, ?/ {4 `〖课程介绍〗8 ?0 ~/ S4 h: Y: r, ]
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' C" c1 w) W3 S3 H/ `$ I- D- A
2 T/ P1 \4 g) b/ [2 g/ U〖课程目录〗1 d9 G& z* F* }- G) [5 J9 [
1-1课程概述与环境配置
) ^! _. C9 s9 w6 [ B7 D1-2深度学习与人工智能概述7 m2 V6 |+ I2 {& Z/ q x! }
1-3机器学习常规套路
+ ]( H$ X4 ]3 F3 r" N1-4K近邻与交叉验证" X8 }( D0 T# _" ?- |. i6 ^
1-5得分函数
2 J( z4 E7 G0 W$ {1-6损失函数- x( I, w% [6 T& k( P, d7 [
1-7softmax分类器
, M3 Y; y; o+ L2 `1-8课后讨论与答疑5 m. m) a/ W" n0 t+ @) Z" g: t
2-1梯度下降原理-
7 ]( i9 P; H9 F D2-2学习率的作用-
, A6 L2 O, y Y% e) z6 Z8 T2-3反向传播-/ y4 B) w% i, m. r! k
2-4神经网络基础架构-
% g. ~: A9 s: V! L2 r2-5神经网络实例演示-! w( E# W% q8 R* I6 g
2-6正则化与激活函数: n. @# o ~, S7 S# o
2-7drop-out) |2 H. i! X6 }
2-8课后讨论6 z# r/ F" H- |. |3 A' ]
3-1tensorflow安装* f7 S8 W* X8 P# d) \9 G/ |
3-2tensorflow基本套路
. I1 s/ x* D) [: r( u3-3tensorflow常用操作+ H4 C5 _+ v5 a) S6 K( O
3-4tensorflow实现线性回归' t! S, Z3 G; C/ X7 Y9 N- l7 p) M
3-5tensorflow实现手写字体4 c0 M. n! b( e( P# {. G
3-6参数初始化) Q6 \) @8 b3 b# ^( g# ^$ P
3-7迭代完成训练
" A' Q) H" |5 v: `6 P% i3-8课后讨论9 r" W6 X, R5 s! O) k7 x9 [+ G
4-1卷积体征提取) `4 Y0 n, ^+ o! Q$ Y
4-2卷积计算流程
" j0 @/ l$ H9 [. P5 f4-3卷积层计算参数$ x% J( g0 h! v
4-4池化层操作7 [, F, u, L3 j) {2 `6 R" u& M
4-5卷积网络整体架构
; B* F0 K7 ]; p, a$ g. ^4-6经典网络架构
B* n4 p% z) I b" S# k5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 B) j/ c: y% X+ L5-2使用CNN训练mnist数
8 h. b' N! o5 f4 ?( W5-3卷积与池化操作$ O. r2 r) l. ?" T3 S
5-4定义卷积网络计算流程
5 t1 ]: V# y9 o% ~4 J: r5-5完成迭代训练) W2 S1 R- }. F+ U
5-6验证码识别概述
# B# R% z& M; d) P O( S5-7验证码识别流程3 _" F' j2 D+ I' {
6-1自然语言处理与深度学% U2 m# r- a1 q. N
6-2语言模型
' ?/ p P Y) m6-3神经网络模型$ g+ P$ A! s9 S4 b8 p2 \
6-4CBOW模型7 A' h0 y+ ]2 k
6-5参数更新
; B+ v7 p; U8 r3 j2 |! z6-6负采样模型
d% W/ I+ h& d! k2 x$ F( R! t6-7案例：影评情感分类(数据
/ n# ]' G1 u$ ~. u! }" J7-1基于词袋模型训练分类器' P! r a. o! S- B. x4 ]. L1 m- n# r
7-2准备word2vec输入数据. E' c. b) o7 l$ [2 w
7-3使用gensim构建word2
. L- O1 z0 U) c$ e7-4tfidf原理1 N- ~: S9 x K! X( F0 _
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ M3 R2 A( G) b3 I A; e; n& _
7-6GAN网络结构定义
3 m& _% _" ]1 d: x9 I& b4 }7-7 Gan迭代生成 x- [4 t/ ~, ?- O) i
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# g) v# w1 p, V/ D7-9DCGAN网络细节; {8 D5 S3 }9 C& ~/ ] B
8-1 RNN网络架构
3 }9 s7 R1 U: u% @ [8-2LSTM网络架构
7 w) F; _# J2 J+ u# p9 l; M8-3案例：使用LSTM进行情6 E+ u& K+ B+ q: x5 O
8-4情感数据集处理( t, J' A$ `" u. u9 t
8-5基于word2vec的LSTM模型2 ?+ C8 h* C4 o) E
8-6趣味网络串讲（数据代9 Y! u& l+ \- f' a! ]* M1 F
8-7课后讨论版& t! j [; V$ z6 g7 N
2 B8 Q# I1 }( g# d
/ e0 u5 R( d4 W' p1 j〖下载地址〗$ z) ^$ c1 }# q! N- A4 Q R) P
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