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〖课程介绍〗
9 z, n% a2 F% P6 l; |- 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' C9 L4 ?3 h( ^$ `2 p
- S, } Z/ V/ U/ L* Z1 k; j
〖课程目录〗
7 M: \( G9 R9 \1 V1 t0 \1-1课程概述与环境配置
$ h1 Q. W5 c# k) h1-2深度学习与人工智能概述
. U7 w! o0 A, U* x9 G" ^, {1-3机器学习常规套路
3 Z1 y) D: M7 G; {1-4K近邻与交叉验证5 G& s; V# t( n% l( X* G# V4 U
1-5得分函数7 t% \% E+ c( j( J- m, ?. D$ W3 J
1-6损失函数
5 E5 @% g4 Y( X9 q4 D( V" q1-7softmax分类器
- H/ K( j, i0 h, R$ y" a$ Q1-8课后讨论与答疑
/ V p+ P% K) O' }% R! T2-1梯度下降原理-
6 O1 P/ L' S/ D- `4 L* g: q9 y2-2学习率的作用-
7 l: e1 G x# O4 J9 \2-3反向传播-) u8 u" C4 w7 J7 s1 S- L, v" t
2-4神经网络基础架构-
/ k2 n4 M& a% ]' r, {5 t2-5神经网络实例演示-
% V0 L! X0 Z1 k+ S! ^+ I9 F4 w) J. U2-6正则化与激活函数8 W2 V `6 ]$ i+ o3 |
2-7drop-out
, ]3 y0 J. t; m+ e: w' E+ ]; G4 q- z2-8课后讨论
# n. ]5 k1 q5 Q2 n& G3-1tensorflow安装
8 ~& _ R# f; q3-2tensorflow基本套路
2 M# {7 X% F7 Z1 `0 A3-3tensorflow常用操作* Y* y; q9 P" G l$ ]- [
3-4tensorflow实现线性回归/ `% b" i4 z- ^8 M) {+ e1 n
3-5tensorflow实现手写字体
, U' K& B! \7 L& q4 q3-6参数初始化6 u M `6 }3 B) N" i% l
3-7迭代完成训练
/ l; G! |/ O* ~6 F9 n; v3-8课后讨论; x2 C+ m' r: N4 G" w$ e2 v& Z
4-1卷积体征提取6 U0 p" w, f' m# _0 h+ a
4-2卷积计算流程
1 H; E+ j- Z q4-3卷积层计算参数' {4 y, p- M) z9 R% Q, P% C
4-4池化层操作7 ` k2 H7 a- T+ M; F% t) }4 f
4-5卷积网络整体架构+ a0 K6 U0 Z" Y E/ f
4-6经典网络架构
" T" P6 ^0 f9 F6 P5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ u$ U. {% i$ x# L" x
5-2使用CNN训练mnist数1 Z2 }: ^8 B l4 n t4 v
5-3卷积与池化操作
, G; D" e+ @) }5-4定义卷积网络计算流程& J& }' @7 S; a( P5 n
5-5完成迭代训练% G' p8 K, I( O! A P1 J
5-6验证码识别概述5 c" o( T' h% ]0 `1 I8 E8 k: `
5-7验证码识别流程
) |; k3 \6 `& @/ {, _& c6-1自然语言处理与深度学% b T$ L9 s S" O, |% R
6-2语言模型
" {' d' |) g' B6 P- i; m' n6-3神经网络模型
) n' Z* o% y: F4 }# w6-4CBOW模型+ s: M$ h5 s5 S- `) V* B
6-5参数更新: N* \. ^/ z+ |# M8 `5 @
6-6负采样模型) C& B( a0 }/ A1 T7 S7 U
6-7案例：影评情感分类(数据 p( t2 ^: g% X2 n( Y+ a
7-1基于词袋模型训练分类器
/ r8 |, v1 b0 ]2 s1 f/ ]9 t7-2准备word2vec输入数据3 x+ @3 N2 A: z+ A
7-3使用gensim构建word2
4 P% G8 G/ @* b$ `/ Q0 v' g2 p% ~7-4tfidf原理
$ ?( c) v7 r# T2 l9 Q: k, U" |7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)$ V9 H+ \% _ S3 d
7-6GAN网络结构定义9 l/ ]% I4 y# P* f" }2 v
7-7 Gan迭代生成7 r6 ~5 h0 x$ |4 [3 e
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ R& y$ Q4 L: X1 Y; ]! i' l, Q
7-9DCGAN网络细节
$ ]9 u% ]5 ~4 Q. t8-1 RNN网络架构8 a) h" ]+ _* F3 E0 R1 P0 s% N0 S5 o9 d
8-2LSTM网络架构; ^ |% ?8 [8 }8 \0 r* o6 j) r. Q. ]
8-3案例：使用LSTM进行情
/ g; {, E1 _9 E* C1 x- R6 k8-4情感数据集处理
% e$ q- k9 D+ m1 H0 Y" D# ^# p8-5基于word2vec的LSTM模型" d( b% G$ J! h$ g
8-6趣味网络串讲（数据代- z7 _# ?- ^( J$ \" t5 R* q
8-7课后讨论版 p# V7 ^5 N! n# \5 _
3 y3 C/ Q" a$ \9 g+ x8 M; w
: Q/ W! n5 @# S1 b
〖下载地址〗 O$ r) }4 y. V7 F
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