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0 o8 n2 s4 G5 [$ S R〖课程介绍〗# w8 p" h+ h3 [+ q/ ]
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 a5 k4 E$ i; a& W; l4 m% H" T) q" c. J# Z
〖课程目录〗
: X" c4 Z7 }) a; E e' O1-1课程概述与环境配置
' W2 N# H: A3 {- V* b) [1-2深度学习与人工智能概述( V6 Y- C3 h6 o+ K' [# W l# W
1-3机器学习常规套路
`% ?4 T: R% B. ]/ `( q% h5 P% B1-4K近邻与交叉验证5 Y3 v; k: j4 L0 u9 ~
1-5得分函数
- s: Q& O# G# F) |! c1-6损失函数
$ r c) F, W' }9 G0 s, q. u1-7softmax分类器
% |3 k2 B% h3 {) F1-8课后讨论与答疑7 p# j# W, p: j5 I% M
2-1梯度下降原理-' W) R7 ?. P/ V6 Y$ u; t5 N
2-2学习率的作用-
4 O n2 U1 B# V1 i2-3反向传播-5 J6 o+ P$ u& s. o3 A5 F
2-4神经网络基础架构-
9 a: G6 S0 r! F8 s. a, J2-5神经网络实例演示-+ V5 ^; j N* {$ ]
2-6正则化与激活函数 A! F0 j3 j1 E9 t" @
2-7drop-out
2 ~5 l& {* s* j" E; `+ l$ ^2-8课后讨论
: I; y9 Z( q z! m3 h; i3-1tensorflow安装
3 a D6 \8 P$ P' j- K4 P3 N7 d3-2tensorflow基本套路0 w# d, J8 w* Q6 d5 F
3-3tensorflow常用操作5 I# E* |& C( n! F+ B9 @( L
3-4tensorflow实现线性回归
0 o7 F5 J9 j1 b; Q3-5tensorflow实现手写字体2 f+ v) o& P' r
3-6参数初始化
4 k9 a& h" n7 N+ G( M- z: e3-7迭代完成训练
1 G( B+ O6 d7 k6 K1 L& ^3-8课后讨论
+ p9 r5 Z N9 e; R6 C4-1卷积体征提取' b1 M# p5 P5 E# e; ]7 ^
4-2卷积计算流程
7 e5 `, v8 {1 l6 h5 F' ~4-3卷积层计算参数' C; [! j+ H, g0 ~5 p# Y& ~- |
4-4池化层操作. L) s. r7 \9 n$ \7 W
4-5卷积网络整体架构3 v. E$ D \7 \/ C. b, F+ Y# _
4-6经典网络架构
0 S5 W8 {9 }+ A- \; v- S5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
h% r( K3 u$ J5-2使用CNN训练mnist数8 ?) g6 Q5 {- e4 ?
5-3卷积与池化操作$ ~3 L9 S! @: w
5-4定义卷积网络计算流程
! a( p2 d U2 }( w. r/ p6 y5-5完成迭代训练, X- T" [$ g" ?9 o
5-6验证码识别概述/ A E8 V6 s, I7 f& w- M
5-7验证码识别流程5 B+ [, A' I# X
6-1自然语言处理与深度学
( G3 t! D" R" L6 g! `6-2语言模型* J9 S! Q P% T' K( j* \
6-3神经网络模型4 x4 P% q! l( ^% p, j& ]: |4 u
6-4CBOW模型
2 B% Y+ J- t/ W% y8 k4 i6-5参数更新
9 C. M0 N/ f% W! g6-6负采样模型- X k+ O4 r( `5 R4 |& w% l
6-7案例：影评情感分类(数据' ~4 q3 S# X1 i0 Q3 f4 w! h% f8 m* ?
7-1基于词袋模型训练分类器
6 o" r' v" R o2 u7-2准备word2vec输入数据
' I4 w2 l5 ]6 J9 m$ `7-3使用gensim构建word2
% G) R I+ t+ p) w7-4tfidf原理$ ?& E ^" ^8 ~5 W; r: a! P
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) c$ t& D2 W1 a" A, n+ `7-6GAN网络结构定义
/ o' L% v$ x$ \( Y, [3 C, }8 t7-7 Gan迭代生成0 P% N& q$ e. \/ |
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ Z- v7 o4 x1 Y! s, h J
7-9DCGAN网络细节( U0 M: m9 ]2 d) M5 l+ n; o" w2 A
8-1 RNN网络架构+ d, Z, q, r/ z+ y
8-2LSTM网络架构* x1 D) G1 n: {
8-3案例：使用LSTM进行情9 o& }1 ?4 A3 Z- m V( X8 ?- Y
8-4情感数据集处理
0 ]* r* K' M8 f; p8-5基于word2vec的LSTM模型
+ y; n' q' h# P( i6 m+ H8-6趣味网络串讲（数据代! u2 O( K2 w2 O
8-7课后讨论版
{, r7 K: ?. |$ h; x# a7 u1 L' |% p1 d" G
- C, s6 X8 }' j, j6 P, J4 m3 [( X〖下载地址〗
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