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3 [9 I0 `2 x' o〖课程介绍〗: K, j9 Y Q5 q+ M; u' A# @
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& d: S: T0 f' X9 y- W
& |# o( |1 U' @: {$ j* U9 u9 k〖课程目录〗
. _5 U9 B! o+ }4 x1-1课程概述与环境配置& G* t4 z! H8 e: t" x
1-2深度学习与人工智能概述( G) y; N5 d# J: `' X7 x* F
1-3机器学习常规套路5 [& o7 q, f" W% y2 _7 P, \) v
1-4K近邻与交叉验证
# C8 Z6 |5 |0 I: v! t, t: b1-5得分函数7 ?0 N, I: Z3 _# m
1-6损失函数; v: ^0 P1 _3 _. ~- |
1-7softmax分类器6 N- t& W( W0 N2 c p
1-8课后讨论与答疑
' K+ n2 m# p4 N! v0 ^. G2-1梯度下降原理-3 I. a: r4 H- V& e D
2-2学习率的作用-
$ i; L1 [8 c$ I$ \8 @3 ~5 ], e2-3反向传播-
/ d5 p. S; S1 e1 ]1 |2-4神经网络基础架构-+ `3 ^8 R5 Z) _) F! I
2-5神经网络实例演示-' R% G# ]" a. ` h
2-6正则化与激活函数
# `" k. H4 R* ?' y2-7drop-out
4 S5 g& B" f C: l1 F7 F. a2-8课后讨论
: a# {+ D1 J5 f9 t+ b V3-1tensorflow安装3 R! b+ Z/ C5 E7 w& M- |. U: o! |
3-2tensorflow基本套路
: O! [4 x8 d& E4 D3-3tensorflow常用操作7 d& Z' E" r, _) W% p: \5 b
3-4tensorflow实现线性回归 o5 o& T; t/ Z5 u
3-5tensorflow实现手写字体( d: {( r0 n5 M# O+ e# Z
3-6参数初始化
7 P7 v5 x6 Y, E. |8 ^7 Y6 M3-7迭代完成训练1 u4 }( k' F6 L2 E
3-8课后讨论
- C: z' ]9 _1 [& }4-1卷积体征提取1 ]- I' a m) j/ P& B
4-2卷积计算流程
1 M) |2 W( `: L; f, o4-3卷积层计算参数( X7 G6 @- u( }8 S* X4 I
4-4池化层操作' i) P8 B. S8 p: d# p4 f! f8 P [5 a
4-5卷积网络整体架构
: B; s o# u$ Z6 a4-6经典网络架构
% `9 ?' g% n1 s" F$ B5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 r" H4 F6 K, t2 j
5-2使用CNN训练mnist数" n2 @7 f2 m# g, y
5-3卷积与池化操作5 Q9 q+ x5 Y0 l) n5 T
5-4定义卷积网络计算流程
+ c3 W' a2 M. G. {; F! @; t; X5-5完成迭代训练' E7 Q# ^3 I& a
5-6验证码识别概述: V# w) j$ ]9 U! x
5-7验证码识别流程/ H1 g3 ?* ?/ t
6-1自然语言处理与深度学- Z# P, O0 Y( L3 s2 C: Y* ^
6-2语言模型
0 Q D% g! B" H# S* w3 l! t6-3神经网络模型 ?5 `+ e( V) I3 T5 h9 k
6-4CBOW模型% Y7 n5 F0 y/ P8 ^+ U
6-5参数更新4 L" @4 X5 a X" Q( B* ]4 S
6-6负采样模型- H4 o$ F2 @: ?" _% A7 t4 E4 x
6-7案例：影评情感分类(数据4 b6 X8 z+ E8 G# B
7-1基于词袋模型训练分类器
1 K) i& @/ k9 [6 [! _% f7-2准备word2vec输入数据! N- _2 G4 a1 y2 T6 v' h+ \3 @/ ~
7-3使用gensim构建word24 M& h( Z- F0 t$ r5 K
7-4tfidf原理% \" p) {9 T; E( Z" V4 W4 ?4 L
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. r) o9 \! ]" e: H A& M, }: w9 D7-6GAN网络结构定义9 X' K3 `+ X' f8 Y- K$ `
7-7 Gan迭代生成& ~( I9 z5 O& o" `8 \8 u# ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. z8 @% a! g* s' u+ K# T
7-9DCGAN网络细节( @8 K+ b' z6 S/ ^8 _
8-1 RNN网络架构# x f7 [, A6 Y( P8 L5 F
8-2LSTM网络架构* [2 v6 M& r3 G
8-3案例：使用LSTM进行情
$ @4 t3 t+ M" F' M8-4情感数据集处理
3 M6 C( H' U: C2 V8-5基于word2vec的LSTM模型( n* G& }8 H$ Q. G) Y1 @$ T
8-6趣味网络串讲（数据代7 N9 \4 k; I8 l8 b( I
8-7课后讨论版9 p4 w+ h; ]+ u8 O
6 r% }# e$ v* E1 q& U$ W* D0 E/ \ R) z. t" G
〖下载地址〗$ s7 q+ f8 f& V: n9 V: q
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