0 r5 G$ A& C. w- ^1 t3 H8 P
; K" I" _& E7 W7 F' M/ |% V# G〖课程介绍〗* P8 J7 W: C5 {/ p- }6 i
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' r4 V0 O$ j: f/ f' o3 ^4 _, ]8 w# L1 x- e6 z* B
〖课程目录〗# Z) U, t7 L# j v8 o
1-1课程概述与环境配置8 h! y/ a5 }+ ~6 e# ~' j0 }
1-2深度学习与人工智能概述
6 q3 Z9 u9 k6 Y( n# Q1-3机器学习常规套路) b& C3 o7 Q! a( |
1-4K近邻与交叉验证
7 q" @1 f5 ?; z( U& G4 ]1-5得分函数* p. @ f* Q/ t: c6 w, _" K; u
1-6损失函数6 E! _& v/ T+ b
1-7softmax分类器
% V' B3 ? r" a. I1-8课后讨论与答疑
- Y# Q8 Y. B2 o7 K3 x+ j0 w% \2-1梯度下降原理-8 y9 F2 _. [! D6 x
2-2学习率的作用-
+ e0 g9 _! U4 @1 U( r5 U2-3反向传播-( o, v4 `7 s5 b! \. D6 F
2-4神经网络基础架构-
o# O5 ~7 @( x' S' R! S2-5神经网络实例演示-
- \/ ^% s. R% {2-6正则化与激活函数) m# ] s, q n2 s6 h1 c2 N6 k& e9 b
2-7drop-out, c4 D0 n7 e/ o P1 }
2-8课后讨论
/ t/ g; v0 |/ g- ~8 X9 `% s' s3-1tensorflow安装
8 `' P! [. z9 n4 [: V3-2tensorflow基本套路+ A- X5 }4 w6 L
3-3tensorflow常用操作% t) Z. ^6 T5 a: i6 L$ `5 V$ ]
3-4tensorflow实现线性回归
- w- F# O7 T' t$ ]1 F3-5tensorflow实现手写字体: f4 W' P) W, p$ o5 \
3-6参数初始化: O1 Y$ U3 l, Z+ H$ w3 H
3-7迭代完成训练, m5 W4 Q- d2 [ r1 z
3-8课后讨论
6 M" s) v2 K. _% b4-1卷积体征提取
# v; c1 W# W( Z: g. b# L* C4-2卷积计算流程% [& c, r! \+ D5 D! }- P
4-3卷积层计算参数9 h6 w' W* e7 F h0 x
4-4池化层操作9 J+ N) l% H5 Z! J
4-5卷积网络整体架构& }! h) Q9 \9 {' U" I8 g* r) h+ t
4-6经典网络架构
6 n, A, o: T( e7 z& P5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）# J: e% I. b8 a- z# I
5-2使用CNN训练mnist数! L& m+ _) b1 G2 T- \! a
5-3卷积与池化操作6 X$ t0 r0 v8 j0 F/ k
5-4定义卷积网络计算流程6 h: C4 x0 S6 F+ [
5-5完成迭代训练
; A" B+ G& b/ C/ O5-6验证码识别概述" H2 T; ~$ a. U) l
5-7验证码识别流程9 v. m9 ~0 h$ m+ \
6-1自然语言处理与深度学
3 l# T' M$ w6 g: p! ~6-2语言模型# F1 b# s6 e: O4 [' v/ i) w
6-3神经网络模型
3 f" @8 A! I* o5 u6-4CBOW模型7 o! a- g: j I6 @2 J
6-5参数更新: Z/ T |% X2 Y4 z
6-6负采样模型. ^" [* {& \1 H4 h; y
6-7案例：影评情感分类(数据1 L B$ i- z M
7-1基于词袋模型训练分类器. h# h2 ~. \5 b2 ]# y9 t% O
7-2准备word2vec输入数据
( p3 O1 y9 ?0 c# f' P9 m- J7-3使用gensim构建word27 p, D. Y4 \+ G. U, M* h
7-4tfidf原理
1 J* v: U$ Y! v H; N3 \- Z7 k7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 p3 E0 u& Y" @
7-6GAN网络结构定义
& J( s7 L% A% P& {0 H) ?7-7 Gan迭代生成
: \) H( L: p+ D6 ?9 o4 t( A! A5 M7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
5 w2 \* F' z" c0 K" y' z# f p7-9DCGAN网络细节* }" K, }& u" J$ l6 D9 D
8-1 RNN网络架构
7 M5 G4 _2 Z( P. m |8-2LSTM网络架构
! Z) r* y$ b) Y- _' y, v' @( O8-3案例：使用LSTM进行情
, `/ B; s' F! s0 |5 Z8-4情感数据集处理' d' N5 u/ @% k k- J. N6 i2 p
8-5基于word2vec的LSTM模型
, [$ G3 h/ \& W8-6趣味网络串讲（数据代8 ?! v8 [2 s. G0 m) S9 C
8-7课后讨论版* g$ d# i0 u) M6 v' y% D
, n1 `3 ~5 W) R* t8 C0 }
* k, L4 e! W: V6 F* v0 T+ l) M2 j〖下载地址〗- S* N& c. V) D0 \, o& {" t6 F
" K& j) Q/ o4 f# o: l( R
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