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〖课程介绍〗3 r0 B2 Y6 m L: n d0 ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 v4 k+ H$ ?4 j8 L9 X' B# L4 t. s, `: L$ z
〖课程目录〗
. A ]( n5 u( l: F% s- ~1-1课程概述与环境配置
1 F. r6 I6 w9 u( r1-2深度学习与人工智能概述7 |8 `/ N7 b0 }# ?# b, u% b- ?
1-3机器学习常规套路
' g& p7 y" j* O% w+ t# J1-4K近邻与交叉验证' @: @0 A; B5 n
1-5得分函数- G1 n# d# w# s
1-6损失函数
# @) ^- z) K G# C1-7softmax分类器
' I& Q A( Q+ T8 B$ K* o1 J1-8课后讨论与答疑4 Q/ D( s' E; P3 |2 K
2-1梯度下降原理-5 n& u g9 H8 |
2-2学习率的作用-+ M; \& h: O f, w- Z
2-3反向传播-+ Y* b( J( @7 |. L! T9 d
2-4神经网络基础架构-& w) ]' T( X( E0 b$ m
2-5神经网络实例演示-
2 P: }9 T' E: }0 [& T3 t, r2-6正则化与激活函数
6 `2 n A7 M- y1 |8 |! m2-7drop-out- N; U+ e o. \1 w) ~/ K
2-8课后讨论 E+ [& i3 {, j$ L7 ?- l) h( m2 j
3-1tensorflow安装* I' W4 y& z+ ?- {
3-2tensorflow基本套路# j# `2 e$ b8 U' K* B1 n, B
3-3tensorflow常用操作/ N/ ^: x, k( s" K; y" i8 V3 d
3-4tensorflow实现线性回归
) z) D! M$ ~+ @. D! D0 m+ {4 v! [3-5tensorflow实现手写字体; a' k: b7 g/ u# P. m6 x# {
3-6参数初始化8 F! Z+ H; d6 N) c* l. s1 x" F, Y
3-7迭代完成训练 l y" T: I# _5 s& h3 _
3-8课后讨论
9 S1 ~4 P& U4 S# V& F, |3 X4 S4-1卷积体征提取6 H A+ J6 J: H, z2 ~
4-2卷积计算流程, c) Z) n0 o- N/ Y
4-3卷积层计算参数. P9 C, @! G1 A
4-4池化层操作& f w# S5 ~( d. C" }
4-5卷积网络整体架构5 K* E7 P* |% m" H
4-6经典网络架构
0 _5 r1 i3 g. f. v* g# N/ y5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 S) M3 X6 T- ^% M
5-2使用CNN训练mnist数
5 q2 a2 [1 x$ Q6 c. m( \% r$ x5-3卷积与池化操作
* ^% h/ P/ L2 E0 X5-4定义卷积网络计算流程
. v! {. F8 O/ m5-5完成迭代训练, Y3 _9 o7 o6 d% o! ^
5-6验证码识别概述
" V/ v' b+ B7 e- _4 u8 v5 j- Z( S3 }4 z0 C5-7验证码识别流程4 k/ Z. \, ]1 }% ~/ f( _' s
6-1自然语言处理与深度学+ n& L/ y, f# ^6 O* s5 E2 U
6-2语言模型( M" ] i* \* f: X7 G$ T7 _* ?3 }8 H! b
6-3神经网络模型
! S& l* g- r; }; M6-4CBOW模型. q' k; J$ q- a6 g/ g/ M
6-5参数更新% x9 b) x5 N/ \4 H# H
6-6负采样模型
- O3 y: M& E/ i- Y& }! o* e6-7案例：影评情感分类(数据, V7 f' C$ k1 o# a( K- t9 T
7-1基于词袋模型训练分类器
" r+ `2 Q# w2 P% a4 g# W5 } z7-2准备word2vec输入数据
, w: A+ j: O! S( w/ m8 L; M2 t# B7-3使用gensim构建word23 d- Y1 Z. K1 }4 @
7-4tfidf原理
/ Y' k M' N3 }' J; t7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
% x0 H! c2 C# A+ \7-6GAN网络结构定义
; R' b! _% @$ _& ]* R( J7 a/ t# s7-7 Gan迭代生成
. y$ |* ?9 |9 \# N' F5 ~7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- Z+ j. O5 g3 d, z; c
7-9DCGAN网络细节
6 |) S4 j+ r: j- l) o7 g. ?8-1 RNN网络架构3 c) l) n- V ]' W0 c
8-2LSTM网络架构
; n0 M0 H9 ~$ L. F. K/ f2 V8 Y8-3案例：使用LSTM进行情/ u" p/ Y" ]& y2 {" }
8-4情感数据集处理# N# l1 L' p% f3 ]1 ?! v+ P
8-5基于word2vec的LSTM模型
; g, Z P4 n7 h) v9 W" v& J5 h8-6趣味网络串讲（数据代$ N% c) t4 x6 g: [
8-7课后讨论版
" z9 C6 e7 S9 |7 J1 u) J3 l8 \5 N1 J6 ]
: R6 b# e+ U6 B2 V! N, C) k〖下载地址〗
4 M% A0 I" X! }/ \8 N7 v0 ]
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