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- _( t2 ^" d- T; q- O# }〖课程介绍〗
- V8 K' T7 f6 ?7 _此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战# f p( H, R; M' t7 `0 { ^, u
+ T) v. W7 Q$ D7 H
〖课程目录〗+ ]1 B4 |/ t2 m
1-1课程概述与环境配置6 W. K9 w6 [# F& T) C2 Z5 x7 q9 A) @
1-2深度学习与人工智能概述
1 n2 O& V6 k( X( p2 g2 B1-3机器学习常规套路
5 r% _9 g! b/ i4 U& I! ^* T, b1-4K近邻与交叉验证
8 @: G9 \) ~8 X6 f1-5得分函数
( ?4 u: [/ v1 e" Z1-6损失函数( U( d4 z: C/ g( u- r" z
1-7softmax分类器
7 p' O5 v( C1 x8 P3 T d1-8课后讨论与答疑5 w7 s f- J( O4 T# t" |) d7 S/ y
2-1梯度下降原理-
* n, o C9 U: s' i" Q$ [! V2-2学习率的作用-
" I+ U, _; }8 @1 W. v2-3反向传播-5 R) Z1 x' x4 U! V) M& l% G: }
2-4神经网络基础架构-
' V" ?9 w7 c6 d' a! U: k) q H; L; ]0 L2-5神经网络实例演示-$ ^( ]5 m7 q, g4 p. ^
2-6正则化与激活函数, T6 ]! n1 P" x) O$ e3 O
2-7drop-out
& j5 u3 G+ n0 m1 x8 A2 x2-8课后讨论
6 A0 P; o5 A3 |, K! I) s! {9 G8 i3-1tensorflow安装: B% H$ h3 Y0 R& U5 e3 ~ b* d
3-2tensorflow基本套路
5 [5 @. V+ E9 y3 \$ J4 t3-3tensorflow常用操作1 h; h1 b: E- o0 x1 y! u
3-4tensorflow实现线性回归
+ J3 `5 P+ {! w: z3-5tensorflow实现手写字体6 o+ b+ }2 Y2 T$ K$ z8 f" x5 B& @
3-6参数初始化8 j& U- H5 T$ T7 B/ M/ {
3-7迭代完成训练
% ^ M1 f: S @/ a4 X3-8课后讨论
) d _4 x7 T/ _1 P9 \' ]( n4-1卷积体征提取
0 h) m7 E' j0 w4-2卷积计算流程
& Y6 u) ]$ t9 i: ~: y$ ]4-3卷积层计算参数
- @7 W0 f% Z6 V3 A2 ]4-4池化层操作$ L6 z- F6 j/ }6 W4 X
4-5卷积网络整体架构+ n, a: `0 a" ]( m
4-6经典网络架构' R! R1 o" s$ a! `( Y0 `4 Z" e- K
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 I! e F+ y; A5 }0 a. r
5-2使用CNN训练mnist数
$ g5 p. s& Q2 p+ K/ R& w; J7 J5-3卷积与池化操作; C6 f. D( c* ? K/ n! G7 l
5-4定义卷积网络计算流程
% G( x7 N4 I' d% D2 R5-5完成迭代训练
; G5 |/ w; [2 B% Y G5-6验证码识别概述
7 ^9 l8 r5 r- b$ P, Y5-7验证码识别流程; ?& H/ q1 C$ |& Y! h
6-1自然语言处理与深度学& ^' |, {8 |6 N5 f4 q& }: D. T
6-2语言模型, _- s$ Y4 i7 G
6-3神经网络模型
& Y& O* v! @0 Q4 ?% G2 C$ R6-4CBOW模型
0 L: A7 M1 X8 j) [' a+ m6-5参数更新
' {3 f7 a2 P1 _* G6 H6-6负采样模型% v! i1 ?- h! q7 G7 ~; ]
6-7案例：影评情感分类(数据
L3 T3 y3 F8 C7-1基于词袋模型训练分类器
, b$ e0 [+ P1 ]" |7-2准备word2vec输入数据3 V$ h$ F: j/ B/ e; s
7-3使用gensim构建word23 @6 Y& G* n/ P e) t& z- T
7-4tfidf原理
& U" F( U' ?" u! _7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 J: I" C0 v3 @* ^: O/ y7-6GAN网络结构定义
4 z5 {7 w0 L: s9 d7 ]+ W& ]7-7 Gan迭代生成7 ]# H5 ~ C5 X; s! r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 H5 n; @ x; l7 J5 j" e" e9 ]
7-9DCGAN网络细节. y# ?- R2 v3 z2 N" g. O. |6 g
8-1 RNN网络架构) S& w% i) E7 u8 ]: z& P* n
8-2LSTM网络架构
$ Y* I5 S2 `9 {) `' ~8-3案例：使用LSTM进行情/ Q5 G9 ~% K$ V" f
8-4情感数据集处理& y5 a& ^3 j; N
8-5基于word2vec的LSTM模型- N9 x' }6 V. E' }3 v2 ?! u
8-6趣味网络串讲（数据代5 i8 d* f! Y/ C- X
8-7课后讨论版
9 _' j) H9 C0 ?5 u- D5 }+ b$ [' N6 G6 @: ^2 G5 D. {( h% P' l% h7 j0 M5 a
2 T9 B- R, K9 |# T+ M" m) K〖下载地址〗
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