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2 j7 g4 k& {1 }〖课程介绍〗! m' Z! m; K# q5 t' w9 O+ K7 Y
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" J1 Y2 T4 D* j% S0 ?
( G: c+ @0 P6 m/ Y+ p K: d
〖课程目录〗
' z3 s: _+ g8 z: w: l7 {1-1课程概述与环境配置
3 F1 G3 v, j6 O+ P1-2深度学习与人工智能概述
- {! W% s" E! A% Q g1-3机器学习常规套路
5 D# I% w+ i5 V8 y1-4K近邻与交叉验证0 c. Z" a+ o( {4 _; \. w y
1-5得分函数
9 L9 H# j; }, L4 ]& G/ Z& @, ?- q. M1-6损失函数* K; l3 u2 R2 @ _9 l
1-7softmax分类器
* H2 Z7 P l8 \9 n$ ?" O1 l# p8 _$ G1-8课后讨论与答疑& N/ b" }9 y. \" [0 }: l
2-1梯度下降原理-
( L* B- C# ^8 x2 b4 K7 h2-2学习率的作用-
8 ^6 @! D& b: N$ [/ U6 b* k: ]2-3反向传播- T: {1 x" j( X! X
2-4神经网络基础架构-
3 C0 c# E" e8 i% F2-5神经网络实例演示-
o% a) y3 f, f, h n2-6正则化与激活函数0 |& a' w8 s: x: |3 Y9 N
2-7drop-out
% u/ f7 P3 z* e6 a" q5 `2-8课后讨论# e7 d( c% O6 H0 g/ W# U2 c
3-1tensorflow安装$ B$ |2 @6 A4 @6 d' R3 A. f$ h! R
3-2tensorflow基本套路
9 Q( [/ h) V) a; l( g3-3tensorflow常用操作 s! _! V) Z! u7 V2 w6 @
3-4tensorflow实现线性回归
3 c* z7 ]0 v7 q& E" l3-5tensorflow实现手写字体+ v5 e+ R" E8 K, C9 h
3-6参数初始化6 k& p4 V) \8 D* v7 z4 p% O8 X+ n2 w
3-7迭代完成训练
: S/ f) s, u2 ]4 Q3-8课后讨论1 V7 c6 u4 }( F U8 c. T) h
4-1卷积体征提取7 x5 i# O, b) d6 O
4-2卷积计算流程0 c3 @( o* \& g& b5 X. ~" K4 g
4-3卷积层计算参数& a# T' ]0 N9 L3 a! b8 v
4-4池化层操作
$ ~6 A" t9 e: Q8 ]& b4-5卷积网络整体架构 B3 ]' D w- d6 J$ M D3 G' |
4-6经典网络架构- f# M9 c9 _/ Y8 _9 u
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* [! e& P7 X; J5 y7 X$ m5 V6 \
5-2使用CNN训练mnist数/ N' S# U- A1 j2 d% _4 H, o
5-3卷积与池化操作# U6 y0 x% n- r4 a8 [: p
5-4定义卷积网络计算流程6 X& n: F/ n2 g7 N
5-5完成迭代训练
8 h) I: p* H( ^2 P5-6验证码识别概述1 X; w. F* g+ N: q! r, `: S' V
5-7验证码识别流程
& N( s* k1 ?5 V6-1自然语言处理与深度学! Z" u) o) f1 l
6-2语言模型
2 X/ G- k, N5 F) X( s7 G6-3神经网络模型
6 i5 k( G7 v- N1 d7 E* @% N4 t6-4CBOW模型. H/ y8 C& L! Q6 w* S* V
6-5参数更新
& M2 H' z2 J5 A& z% b6-6负采样模型
- Z: h( [9 T2 x" n6 j/ G! t6-7案例：影评情感分类(数据% N) L5 ?5 q; A2 U9 }- q# o! |" d
7-1基于词袋模型训练分类器: f0 G( @: I1 `6 o
7-2准备word2vec输入数据
K4 [7 r# U* m* y2 ~7-3使用gensim构建word2
( S- O0 @& w v" U: j- t7-4tfidf原理
/ s# W/ I8 s: G$ B7 b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---): {% F, u. Z! X4 S* c, Y% } p
7-6GAN网络结构定义+ F+ N5 k/ x, X! a/ ]' t
7-7 Gan迭代生成
) j$ h$ I2 |, ?6 k3 T7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
1 R8 d2 B8 S7 ?1 l% j. b" Z9 ^7-9DCGAN网络细节
& R2 F4 z# r- t6 w7 G; T/ e8-1 RNN网络架构" c) K# ~! @+ m, G2 @
8-2LSTM网络架构4 g' i; E8 k1 U
8-3案例：使用LSTM进行情# q. U! y0 v% [8 U, {; ~9 j4 P
8-4情感数据集处理
) V6 r: h0 F+ B4 ]! Y8-5基于word2vec的LSTM模型
" V* [3 b) v/ U: M8-6趣味网络串讲（数据代9 g9 S$ Q% ?7 y, W i) }
8-7课后讨论版
4 |; D5 O: d4 E5 `( r
9 g6 E' A! K3 `9 v% k& p. n) ~& _8 s4 j) y. K6 P
〖下载地址〗0 r# _. O- c( ?: l; C
3 r! n: V6 r3 `. w
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