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2 \+ ~# Q; ~7 I' M$ }; W- E: K〖课程介绍〗- |8 d% h7 d) L' y9 |
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
* U' Z; r9 w; q4 }9 _! {) E- N5 F
〖课程目录〗4 A* _8 Q. F0 Z- X4 n. j
1-1课程概述与环境配置& D- r* h/ g8 B4 u) l% U" l
1-2深度学习与人工智能概述
3 _4 F u, G: N- z: M1-3机器学习常规套路1 s4 r, j( I P
1-4K近邻与交叉验证
5 n6 l7 @8 i+ u/ B6 j% c1-5得分函数
' g: G2 @0 D1 a& f) d' H1-6损失函数
) @) t& C- _4 K' a* A t% j1-7softmax分类器3 i7 O, E1 p5 ]- J7 y, P; p1 G
1-8课后讨论与答疑
% |$ ?+ Y. c' w6 H0 C) h4 z: A2-1梯度下降原理-" j- f$ K4 ^0 l% E
2-2学习率的作用-9 e) B' }5 L$ A
2-3反向传播-
# m, p, M; A4 c5 s7 u# \2-4神经网络基础架构-
4 u T4 ?1 a9 p. `/ a/ p& e2-5神经网络实例演示-
8 c8 _" z" {8 t3 `, H; m) o2-6正则化与激活函数: E: [6 R; T, I% u: Y8 ~% ]7 n5 F
2-7drop-out* @- D/ p& U& V: p
2-8课后讨论4 P' a: @) q' j
3-1tensorflow安装
, Z/ `, `3 n" A+ G/ a( K" W# E3-2tensorflow基本套路9 B) B# \- g) d7 q$ o0 f
3-3tensorflow常用操作7 N* @' a9 b8 J% b
3-4tensorflow实现线性回归8 |( h, V$ F( }
3-5tensorflow实现手写字体/ E$ R' \6 M* F# m- O
3-6参数初始化. m! [% X, N) n2 X. v
3-7迭代完成训练8 P! j5 |) C7 r4 J& }; d
3-8课后讨论
1 j6 i8 W# g: v! I* K4-1卷积体征提取
- t( d. j9 N, H- z- y8 A% o0 w4-2卷积计算流程
4 ?3 O7 L; v) u/ V; j! [4-3卷积层计算参数" i5 K: r" e! g7 W
4-4池化层操作
) j+ \* b" ?7 v$ Y: R4-5卷积网络整体架构' ^8 F1 U% ~* h& j
4-6经典网络架构, Z- S3 N% v& Y& U1 t, O) i# P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）* N' R8 z4 e1 V
5-2使用CNN训练mnist数( v2 R' w8 V+ q3 o# ]6 K. Z+ i
5-3卷积与池化操作' q5 m! j1 P( }- C
5-4定义卷积网络计算流程
7 p, S. M T0 Y5-5完成迭代训练
K/ F. N+ `& E1 D i3 a" y- b# \# |5-6验证码识别概述
( ]4 H% B) a% C% _5-7验证码识别流程
2 V" m: A0 H- B" ~6-1自然语言处理与深度学
* v7 L: l. J& p" I1 \1 W6-2语言模型
* Z3 v* D5 `; u. M1 K" u7 a6-3神经网络模型
0 I9 J2 U. ~' @0 B' Z! U6-4CBOW模型% o$ ]' V& l( O, p
6-5参数更新
9 h) z5 a6 N! {6-6负采样模型1 B5 O. j) V& k' T7 \
6-7案例：影评情感分类(数据, k; v6 a' `) Y7 c8 e4 F5 R
7-1基于词袋模型训练分类器
$ K! d8 S, M5 C# K. J7-2准备word2vec输入数据2 S3 l- S- b5 z
7-3使用gensim构建word2( T5 M" A4 {% y6 J# }( |
7-4tfidf原理- X! t0 f; T3 u i" D. k: e5 r( G
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* ^( c/ {. f( \* |- Q0 k3 S) T3 Y7-6GAN网络结构定义* v/ V/ P8 i( V0 U8 X$ ~1 w" E, q
7-7 Gan迭代生成
4 E: F: v" a& L6 I7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
0 V6 S# k9 ^, B, O7-9DCGAN网络细节
1 }7 q, c, E' J8-1 RNN网络架构' z! X0 { V3 A1 } C8 U. J0 a: y
8-2LSTM网络架构' F" ^) S; }+ O; K( u) Y
8-3案例：使用LSTM进行情
9 h9 \0 J. }4 \6 t" H7 I8-4情感数据集处理" R# ]- u: t$ E! @* y
8-5基于word2vec的LSTM模型
- q) K) R6 e1 H8-6趣味网络串讲（数据代
/ H, E3 U3 l7 j& @6 a( o6 m8-7课后讨论版; d) Z! W6 m0 r; L
: v: k C$ S0 r3 y7 N
& h7 T( H! F$ q ?6 u! w〖下载地址〗
+ d5 k' z3 {2 U$ S$ _/ l$ ]+ M
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