, P2 F3 m/ k$ c% D$ W, T; L9 n- j% U; B4 Z+ ^
〖课程介绍〗
* e6 |: V% q6 x6 L; d! E此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ B' n2 o# U: N- h( G. W2 a( T& C }- _& {
〖课程目录〗
, Y9 ~& w7 i& C# m5 A4 q5 p1-1课程概述与环境配置& @; A& m& `. y5 C. g
1-2深度学习与人工智能概述; @' N: G( Q+ w
1-3机器学习常规套路3 k# d" Z2 I. r" p# ?
1-4K近邻与交叉验证) Z0 [3 _& a* G2 E p& d& y ]- {8 Z
1-5得分函数6 {# S& ?! D( z: z/ K9 s
1-6损失函数
, r6 `! t1 O( j; z3 X: t' F) w1-7softmax分类器
3 n3 D. Q8 `+ f; _ q' ]1-8课后讨论与答疑, Z1 a6 D/ L1 p
2-1梯度下降原理-5 {6 q( D' G; N+ \1 L
2-2学习率的作用-" J$ h# [+ t) i
2-3反向传播-
8 H. X0 e* X- b$ L4 U2-4神经网络基础架构-
* ]' c$ J" x# W5 U4 X% H$ A2-5神经网络实例演示-9 D1 o3 y. a, V- B- H
2-6正则化与激活函数 ~0 v) {4 t1 U$ y. F. _% ^% Q
2-7drop-out
8 _7 p6 e3 ?) D4 `! R, n2 n2-8课后讨论
5 Y5 x- K; o0 u; Q: I" e6 t3-1tensorflow安装* v" V, {3 Y) t7 p+ d
3-2tensorflow基本套路( Z) K" M" A3 p# l3 c% \; j
3-3tensorflow常用操作3 }& Q: u5 I- c1 p4 H
3-4tensorflow实现线性回归
2 m S- ^9 L8 v3-5tensorflow实现手写字体! s5 R. @! }' I$ q$ |( h; p! u
3-6参数初始化; k" t$ T2 Q+ y0 q0 {0 f; [: C
3-7迭代完成训练
5 h' Y; }5 o! X6 x$ s( w3-8课后讨论
: \, h" f( |6 _' c z, X! i4-1卷积体征提取
+ n: ~9 o% Y7 u0 |4-2卷积计算流程( L4 d# ^: C( z6 T7 n: d; v# q J
4-3卷积层计算参数; G9 B# q+ }2 ?
4-4池化层操作
3 m4 K& i, P$ V, Y) G, M4-5卷积网络整体架构
) s) X9 X/ m7 f0 R) a8 J6 D4-6经典网络架构( G p& p" m7 s' o7 } R8 c
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
! V/ T/ _4 A9 [# @5-2使用CNN训练mnist数
4 ~- b5 M. O/ k4 X$ A5-3卷积与池化操作7 W/ k. f& U! b @( t P: K
5-4定义卷积网络计算流程
# H+ p, K# w7 _; H; r6 Y$ L5-5完成迭代训练
7 H! g3 k7 v6 n" R, A$ v3 ^* a5-6验证码识别概述
9 F! M0 T3 Z/ M2 L$ e9 Y$ T" A5-7验证码识别流程# b: |5 @: \7 n' s4 @3 a8 H
6-1自然语言处理与深度学
3 u0 @9 i4 D6 n6-2语言模型
8 u/ `$ o9 D% n8 t6-3神经网络模型
) X' y6 Q6 s( Q- q6 V* j* {6-4CBOW模型
% N4 C/ v6 n v5 w3 @9 w1 F3 c6-5参数更新
+ O( E b* ~/ g% r' \6-6负采样模型9 L4 b. O$ g9 Q! w* s3 x
6-7案例：影评情感分类(数据
3 y0 S' `" U7 Y0 U8 y! N/ t; I1 S7 _7-1基于词袋模型训练分类器
D. I7 S( A5 G7 y$ {7-2准备word2vec输入数据
! W! L7 `5 A7 ^! d/ _0 t5 e7-3使用gensim构建word2; ]- ~5 X; i8 B$ R
7-4tfidf原理
! E. d0 b$ l' s# C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( a9 J" b4 n* z9 `& E" W# H: i% j
7-6GAN网络结构定义. ^3 D& f0 w( {0 t7 X
7-7 Gan迭代生成" c, c: B, B3 X2 h3 M, M
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# V; ^( `7 m0 Y% J* I7-9DCGAN网络细节6 K/ }5 b2 |2 w3 \% w' I! y8 l
8-1 RNN网络架构
2 ?0 ~3 g) C& M) c/ y; p. `8-2LSTM网络架构
& Q* Z+ _# l3 u4 a3 C, S8-3案例：使用LSTM进行情
& ~' t+ l7 K( Q8-4情感数据集处理0 z, t$ N6 L# P; F
8-5基于word2vec的LSTM模型; o4 @( e3 o* b7 {6 v( U P
8-6趣味网络串讲（数据代
# I. H8 ^2 e8 c0 m" W8-7课后讨论版2 u: @3 i+ R+ M. x6 E9 _
# ^* ]* e2 C5 x" I) q9 U2 O: L* o. `+ _
〖下载地址〗# N1 G+ z, ~* D" D
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