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〖课程介绍〗
3 u' J( O3 p" K8 `- V此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) K E8 x7 z' `5 {( \
* w$ O6 M: U; _2 O〖课程目录〗" P3 N0 ]' I3 b" r& {9 ?
1-1课程概述与环境配置
# z$ \ X7 N% M5 x1-2深度学习与人工智能概述. r" N! J8 N6 O8 p& i
1-3机器学习常规套路
8 B4 s5 v& Z6 `1-4K近邻与交叉验证" X B) X9 b0 e5 [. c( m: i- m
1-5得分函数! ^6 ]" ^" R5 D: ]) X9 o
1-6损失函数% G& ~1 G& Q) W+ F
1-7softmax分类器, y! ^/ C, e# d$ ?1 }$ f; f
1-8课后讨论与答疑1 Y7 I$ [) d' E& }2 z! {
2-1梯度下降原理-+ l q3 K0 |' t0 E. q" x
2-2学习率的作用-
8 l( q( L1 o4 w N" m2 q0 `2-3反向传播-
) X' H: O7 ]& n" _2 b, S; d8 i* r8 {2-4神经网络基础架构-% L' ^+ p' g: z* H7 p/ j; w
2-5神经网络实例演示-
' Z7 m" ?9 U9 c% b* {/ W4 Q2-6正则化与激活函数
0 X3 c$ B4 ` v2-7drop-out( C& N9 x+ X1 |
2-8课后讨论7 o }" M7 h* K
3-1tensorflow安装% G% w* B5 C5 [/ y5 y$ J! m9 u
3-2tensorflow基本套路
9 S1 S8 q g; j+ U0 I: g3-3tensorflow常用操作
( n4 s7 j% c% A% C; U- P, u3-4tensorflow实现线性回归
7 l4 x% Y( O+ g3-5tensorflow实现手写字体2 Y5 C" `! t! g0 s3 B
3-6参数初始化
+ R& U# o9 P4 Q0 l- ~' w3-7迭代完成训练
/ h4 ?1 m; I: M: _2 C3-8课后讨论/ _8 R, d0 G( n) m; S% k1 g
4-1卷积体征提取3 c; I% A p7 O* I* [8 V$ Y( j
4-2卷积计算流程
# }5 k* ^: k$ G+ v f: p ^4-3卷积层计算参数 P+ J* V4 ]; T: I& M" K/ t( w, i
4-4池化层操作. z( l: S% s _/ `, W# O( [
4-5卷积网络整体架构
! E% r5 |; q- g1 A4-6经典网络架构1 O; k2 H& z3 F. t) g8 J) Z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* A- t) K& m2 u7 o8 P& n$ w
5-2使用CNN训练mnist数. p" r7 a9 N6 ?5 U5 @/ N" y
5-3卷积与池化操作7 N h; }- N$ o! m
5-4定义卷积网络计算流程+ S; M5 D, k' a6 ]& g
5-5完成迭代训练) b6 l3 h4 M d
5-6验证码识别概述) y! `) T/ U* Q+ ?: N7 ~3 z Y
5-7验证码识别流程* L; A6 E: v! l* R( X2 W
6-1自然语言处理与深度学6 C* q( N4 l: O* U, ^: }3 A; m
6-2语言模型. {/ R% h Y% F* G: l
6-3神经网络模型- G1 L/ A$ }& M4 N6 c5 D* R
6-4CBOW模型0 W, P; t3 ^( X) o* ]. g8 Y: h" S
6-5参数更新
5 c7 F0 C( b# ^& Z; \( D6-6负采样模型( I$ y7 l" \ H
6-7案例：影评情感分类(数据, v* G& \& G/ |* }, {
7-1基于词袋模型训练分类器
/ Y1 j* L- p( t- V* m! I! L* H& B' v7-2准备word2vec输入数据. B/ k6 C( U4 x' \5 u/ z
7-3使用gensim构建word2+ l6 \3 l+ H- Z8 T! h8 s1 ^
7-4tfidf原理
/ c5 i' H. t& g+ H7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ t% Z0 ~0 G4 }) c' N) O% c( G7-6GAN网络结构定义
! r/ c5 L+ ?% z0 `9 C; m7-7 Gan迭代生成. u$ c) z& }, s9 A: j3 ?1 L
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! b @" R+ I% D- Z$ z g" g7-9DCGAN网络细节
6 M& d, K4 |( @9 ]8-1 RNN网络架构
! t/ U5 p& l( \: V( c: _8-2LSTM网络架构
) C6 a; y3 ?4 E# ~' G8-3案例：使用LSTM进行情8 p5 L- s; p8 h& T+ U
8-4情感数据集处理
) U2 p5 E4 t+ }# S& D1 G8-5基于word2vec的LSTM模型6 n0 |" N+ p, S: x
8-6趣味网络串讲（数据代' l* l' n" P4 o1 K5 N5 q
8-7课后讨论版
* U" a; f& K& }+ }4 [$ \) V
: s0 ]% c5 q% _( _& K7 `
: D$ z+ f& p' N {+ H〖下载地址〗
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