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2 X. @) m9 g% F" a: w! e〖课程介绍〗8 V: T/ y& K/ j7 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- j- M1 M+ o1 x8 R, B& k& z
5 ^6 Q2 p6 k k% N〖课程目录〗
7 j$ S/ b4 ?- ? K- `1-1课程概述与环境配置% R' ]9 [% W" s* t- m/ x& O4 c
1-2深度学习与人工智能概述
7 Y* m2 Y7 e1 U" H1-3机器学习常规套路
6 w4 U7 ~0 i( G# ] c; w1-4K近邻与交叉验证2 @+ d, G( w% m3 J
1-5得分函数9 h0 v9 T2 U+ n/ ?* s( s% e3 l
1-6损失函数 x. ~7 p- S+ |, ~9 Y
1-7softmax分类器; C/ V+ R3 e2 f6 W1 T
1-8课后讨论与答疑% U4 C$ Q, j8 L6 F6 p9 E, b
2-1梯度下降原理-
7 }9 d' t6 R9 \. ~% ?* O6 s' X I% f2-2学习率的作用-1 Z1 v, ^4 R; k- ]$ S i
2-3反向传播-
$ t+ }! G* y1 z' Y5 S2-4神经网络基础架构-* J. r. W4 [+ t m
2-5神经网络实例演示-
) n& ~' T+ E; U2-6正则化与激活函数2 Z, G% w. i! p, z
2-7drop-out4 |# a+ i4 I' p. A
2-8课后讨论7 E8 u# N/ f1 d0 Z7 ]6 P" s3 _
3-1tensorflow安装* P0 k/ y) d- b* @0 k$ }
3-2tensorflow基本套路
( [7 T7 m) i" e5 k+ L8 A3-3tensorflow常用操作& B8 k0 \# R% ]) j" u
3-4tensorflow实现线性回归 k$ e9 L/ Z- I: V/ R
3-5tensorflow实现手写字体; |) T8 F, Z; [; u& Y! s: ?
3-6参数初始化* ?# {& y, t0 _0 \/ O
3-7迭代完成训练
7 M8 \& F d6 W6 H% B& L3-8课后讨论
; y) q5 e. Z$ i/ x- A4-1卷积体征提取( Z% p/ d0 o, C b$ E
4-2卷积计算流程3 z, U$ w& ?9 W/ C: I' P6 i
4-3卷积层计算参数$ v$ N: ^& }- J" y: X9 z7 _
4-4池化层操作
5 p! o7 ]# a7 R+ @1 z* v4-5卷积网络整体架构
9 p; p9 A9 O. t4-6经典网络架构
y: i/ u: m; ]* d5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ d7 a/ s) l3 E0 b2 B: x
5-2使用CNN训练mnist数
( m4 |* r" E9 f7 {5-3卷积与池化操作# ~6 q% u$ c+ Y" ^& i
5-4定义卷积网络计算流程5 l1 M4 J1 v" }) T" D
5-5完成迭代训练! h1 ~" X6 h7 n- k( t2 K; L+ S9 Y7 J
5-6验证码识别概述5 |' d5 \) S8 Z, K0 J8 j
5-7验证码识别流程& b9 ] g8 I% X- Q, N' [; `3 q
6-1自然语言处理与深度学
; y/ @, }( D/ [( ~$ {( v6-2语言模型
% r0 w" [( ?; A6-3神经网络模型: }# W' b6 G5 ^5 M0 A5 a$ I8 F0 x
6-4CBOW模型/ I3 z1 c# W3 O% n5 D, j
6-5参数更新
6 A1 `& M4 P. }6-6负采样模型
$ s* Y" T O1 b$ B: s6-7案例：影评情感分类(数据
! |) |2 U( U7 K. v9 D6 ]7-1基于词袋模型训练分类器2 X2 O" r9 L! {) J
7-2准备word2vec输入数据
+ S* a6 Z" y# W! U6 C; c7-3使用gensim构建word2 U$ C+ B5 o( c9 a
7-4tfidf原理
, X0 v: _! I! q- K7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- v2 s0 u% E& [
7-6GAN网络结构定义3 ~# u! y& U! t) D- I" k
7-7 Gan迭代生成6 n8 q( e, R0 s O( s( ?4 t
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; w7 m3 E4 T8 x7-9DCGAN网络细节+ K# E2 S; X% ^; T5 `8 T2 A' N
8-1 RNN网络架构
! g! T/ y1 ~3 [& m& {& `5 O' f o$ g8-2LSTM网络架构
' |3 b6 g9 M: r' G# n8-3案例：使用LSTM进行情. \0 k$ [- F3 k
8-4情感数据集处理
3 t6 N. ?0 v/ O' @9 O" K8-5基于word2vec的LSTM模型6 N; J# m, L8 _8 |& @7 U
8-6趣味网络串讲（数据代, X3 \2 v, [+ V0 q
8-7课后讨论版
% r; \" Y6 O0 S9 _) k7 ~ j
1 C7 _1 R2 `% k! F* A
& r8 f% ~& N9 P4 k$ |9 j〖下载地址〗
) I0 Y& H& m% L1 {) k- o9 g% n6 M7 t/ D' Q) d9 B/ a5 R
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