2 \7 [$ f* m1 i" ~8 j6 L) j: W, ?+ U1 |+ o
〖课程介绍〗
. p& P" Z: _ |1 J1 a此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" G, w& r) D/ q3 h
+ {; Q" W2 s7 X2 D/ j% ~〖课程目录〗
; S' ?# y+ ^- d4 J6 q% O# T/ z8 |8 O1-1课程概述与环境配置0 r6 S, g! D( I' O- p4 E7 ? i8 Z$ ^
1-2深度学习与人工智能概述
S9 y$ D# y. b: H$ N- } X1-3机器学习常规套路! y1 A) H* v9 e1 \2 j$ C
1-4K近邻与交叉验证
5 ?2 k& O1 w: a9 F: }1-5得分函数. T, A) Q* ~, A: ?
1-6损失函数9 x. ?" g; j0 Y! L; [1 \7 |$ k+ |' O
1-7softmax分类器
$ l" q8 f4 m( d N# Y1-8课后讨论与答疑# h" H9 p. e' j0 ?0 m
2-1梯度下降原理-
Q# Z5 i( ^ q6 V3 _0 ~ }2-2学习率的作用-
/ W: B" B5 r1 u/ x* I0 L5 ~$ m2-3反向传播-
% {" X, n8 q0 l e7 E! c3 j7 W/ Q1 }2-4神经网络基础架构-" B8 o1 Q) w* }" |
2-5神经网络实例演示-
( I5 [- t V; o8 d; B8 k5 ]2-6正则化与激活函数- m4 e$ g( i. a# b; I
2-7drop-out
/ s/ l* J2 F$ P. | ^2-8课后讨论( }. D: G: I, |3 S; X1 m- C0 {
3-1tensorflow安装
3 E3 P7 Q: y* u+ L& a* s3-2tensorflow基本套路% h5 ]4 S. f% X. R, s
3-3tensorflow常用操作$ s& J* k7 }8 b( F2 i5 K+ h
3-4tensorflow实现线性回归
6 C; O0 U' ]( A9 C3-5tensorflow实现手写字体9 `, H# Q) {5 R# ]; M( P
3-6参数初始化
/ Q" J7 O, u+ D5 ]) [3-7迭代完成训练$ g& T4 S' x/ _+ o, c
3-8课后讨论- M0 O5 F* g! {$ [
4-1卷积体征提取5 K) o4 H% L: N6 M2 X% w: \+ x
4-2卷积计算流程
5 M; w7 ` p* y' S+ N8 M) i4-3卷积层计算参数0 l3 H9 \; e4 B$ W; \- _
4-4池化层操作
* U3 Y! f. ` X1 `" b' E9 k1 h4-5卷积网络整体架构
& L; V4 u. h$ @0 ~4-6经典网络架构. o# C3 `- N d0 ~% t) i5 h- X. z: @
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# t. [/ h7 g6 i: f9 P6 A: @5-2使用CNN训练mnist数
& T; A4 S4 m* r4 b/ ~, o5-3卷积与池化操作( C/ f9 n2 g T
5-4定义卷积网络计算流程
% t0 ~/ f7 p' x& M# d) s5-5完成迭代训练
# @9 h, a' e# l! j5-6验证码识别概述8 E7 W' w! F* j
5-7验证码识别流程; Z0 ~/ H1 c% p
6-1自然语言处理与深度学
5 j- x9 G8 b! z# L" X: ?6-2语言模型
0 o4 S; e4 R* {1 A# D0 n) d) N T$ Q H6-3神经网络模型3 V& x' `7 ~$ |
6-4CBOW模型
$ v& Z: \1 b) F, G! t/ N6-5参数更新8 W% O- x$ Q2 y% B
6-6负采样模型1 f5 g- s" w' _7 t; J/ Z
6-7案例：影评情感分类(数据2 A6 v: O6 [8 w/ n
7-1基于词袋模型训练分类器4 L) n6 Q5 z7 `* a& }+ J5 |& b7 w
7-2准备word2vec输入数据
' |# [; r3 c, D. @; Y. ?7-3使用gensim构建word2* g/ w# W( ^; i4 Y# Z4 Z
7-4tfidf原理 ]% S l# ]+ C) ?0 Y7 Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 X5 `& S% ]3 `6 ?7-6GAN网络结构定义# C& r9 X. Z0 o$ O3 q
7-7 Gan迭代生成7 J. B6 g K6 E ]) b/ r4 f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
2 `9 o& D4 f% |7-9DCGAN网络细节# w _6 R, q6 s) E9 t0 X h
8-1 RNN网络架构
8 j# }, }' h1 L8-2LSTM网络架构1 P( j; W2 q/ x* y" ^
8-3案例：使用LSTM进行情
, V' V* W8 A# {4 ~# l8 n' m7 X6 ^/ T8-4情感数据集处理1 K# @: E0 D& Y# X: e/ V/ ^
8-5基于word2vec的LSTM模型" g8 R4 Z8 a/ \1 R6 H! L& M
8-6趣味网络串讲（数据代
2 @2 Z3 O; }- E$ I" c0 G8-7课后讨论版
. a& W' \$ `8 V# H5 e) _" G3 Z/ U" r' S a# c4 ]
' s8 {! B3 _' s6 _& l- A1 D. I〖下载地址〗3 s6 p& ]( X9 K. K' i
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