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8 v O7 |5 Z' g( c( \" _9 Z5 D3 M& F〖课程介绍〗( j# @/ I& {9 |6 r. u4 h6 t+ k4 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/ O" C5 q& u' {* k: j& D
7 y" {& ]1 K+ w( ~8 T6 U; s# A〖课程目录〗
1 ]+ F9 L) `* R; Q1-1课程概述与环境配置& D8 e+ J8 k9 u; p8 z% L# A( B
1-2深度学习与人工智能概述6 f3 r4 h( H) V0 [( K" e* N
1-3机器学习常规套路0 V4 O* o. Y. N6 r+ i
1-4K近邻与交叉验证' d1 v$ d" O0 O
1-5得分函数
) r* Y+ P4 _! @+ V- F6 i$ _- A& @0 i1-6损失函数
9 M2 [% g% y5 q1-7softmax分类器
* ~0 I/ q- w% {6 Y1-8课后讨论与答疑7 c. s, f" O7 p1 f2 B
2-1梯度下降原理-
1 P9 J' L3 d9 F' d4 L2-2学习率的作用-+ H! U* H' b D; R& k2 a; Y0 L: Z
2-3反向传播-
* t4 ~1 p* [8 R8 J2-4神经网络基础架构-
" [$ [/ @' f" i2 g0 O# J2-5神经网络实例演示-
. G; ~& V5 d, R: k2-6正则化与激活函数
- m( i3 Y$ w+ D& p9 L& k* T2-7drop-out
/ q* l) q8 K3 b3 J$ q2-8课后讨论
: c1 q; D% z: s0 h3-1tensorflow安装
2 C+ k# |8 p' `3-2tensorflow基本套路
- u7 B! @7 Q) i8 n3 W3-3tensorflow常用操作
. z2 z2 e" z) ?" D3 J3-4tensorflow实现线性回归1 h3 r( ]" n7 ^6 x. k, ]' R
3-5tensorflow实现手写字体. S H0 H& m" b. N: l" I. F/ p
3-6参数初始化
' R; @% c" @) J* y* O3-7迭代完成训练
$ v' x, E }( o m' L2 |' ~; v3-8课后讨论
, n9 H' C0 n: F- R5 t; z4-1卷积体征提取 M1 i& @$ B( f/ ?3 C; J& B
4-2卷积计算流程
+ J; F$ @" f, y7 u. K: X4-3卷积层计算参数& w$ V, {6 L2 G. R# F! c
4-4池化层操作
. {( I5 {# w# A: m6 r- }+ O4-5卷积网络整体架构8 o* ~6 y% R2 t1 j
4-6经典网络架构
4 J. |( ?) W% ?3 b3 Y+ [. u E) @# E$ X5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
" Y5 H) H# A. i6 T' X- c5-2使用CNN训练mnist数
% M1 c0 u# F; C/ M% O) _- D+ l6 ]5-3卷积与池化操作
9 \) g' D4 q1 }( }9 ]$ h6 `5 K1 W8 U5-4定义卷积网络计算流程
7 H& w/ Q$ }: g9 p5 N, C5-5完成迭代训练" w6 t7 M' ~& H
5-6验证码识别概述) d% e, m& ?! Q3 D( L) G
5-7验证码识别流程
e4 h- c% z$ o( c% S! ?! M& Z- j/ S6-1自然语言处理与深度学2 S5 f5 |4 k2 `) Q. z( X1 _
6-2语言模型
6 O. F" x* X2 U5 o5 D: i! P- [. }6-3神经网络模型
Z$ y6 t" X! \1 d2 B6-4CBOW模型5 k- j0 h' D, d, Z
6-5参数更新6 Y/ ^. U7 T6 M9 X
6-6负采样模型
& T9 S8 J1 J) F; q6-7案例：影评情感分类(数据( o' b& D1 @- Q1 u
7-1基于词袋模型训练分类器/ p- a2 D! Q/ [3 x4 q7 o2 _
7-2准备word2vec输入数据) S6 S8 ^6 d$ B0 w( ]0 B
7-3使用gensim构建word2
% R' k4 _) l' a& i7-4tfidf原理
4 G2 w& B3 y- F+ P: B+ F2 ?* U+ ~7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 [5 N3 k3 d7 V
7-6GAN网络结构定义
Q" B, `* f0 [; b7-7 Gan迭代生成
! n+ O0 R: }! K7 ^! a3 R/ f" s7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, G8 c4 T4 D/ b7 D9 s0 r0 \7-9DCGAN网络细节# i B/ q5 u- J9 Z
8-1 RNN网络架构
' F, j! A$ A0 ^8 y3 A1 u8-2LSTM网络架构4 u8 {# m2 \. U! F$ }2 A6 F1 E
8-3案例：使用LSTM进行情* \+ \4 _$ P- }4 L' w8 e8 O
8-4情感数据集处理
~" P6 H' ^! S# Z8-5基于word2vec的LSTM模型
- q! S! X7 S1 S2 u- k" k: `8-6趣味网络串讲（数据代3 \; y' A7 [6 @# m$ `0 l
8-7课后讨论版
, p: p I+ J# [2 r) t" v
0 w& z* w7 l! N7 g& Q+ g, b+ [( f. w: J f- j7 [' t
〖下载地址〗) C0 s% X9 F* E9 `+ L* B" L
' W, H/ w" e$ I% a) V- o+ ]
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