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! L/ K7 S! D/ h3 c7 U" I〖课程介绍〗
+ e) f* q [5 a% r9 d此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战# a4 U0 l# P% Y" e+ d6 W1 _* U
- Z( w1 N0 s2 j3 A6 h" w3 V4 |
〖课程目录〗
2 C- u, H1 v* X& n- N9 y: v1-1课程概述与环境配置
+ _! f0 C3 a5 t( M0 j1-2深度学习与人工智能概述
) v9 E" X4 L6 q4 t8 r! n1-3机器学习常规套路
% ^; B) \8 {6 V1-4K近邻与交叉验证; U0 X, U6 R, O1 Q" B+ M# J# a- J
1-5得分函数
4 g& s' H: c8 R8 G; k! T/ E1-6损失函数
, a$ \6 v8 y2 S/ o* a& L) ^0 z& K* \: {1-7softmax分类器8 W" S+ [& \6 s( A
1-8课后讨论与答疑
1 T C+ z: D' u O' |- M4 t" }4 i9 U2-1梯度下降原理-
; a3 T" F: v% e8 H: z9 z2-2学习率的作用-9 L0 Q' ^0 `, a4 B4 A+ T
2-3反向传播-
]: d/ L5 z* S( Q* p, v# Q/ A2-4神经网络基础架构-! A8 C/ [3 n8 `/ Z& c( i
2-5神经网络实例演示-
/ z! e8 Y; w5 s7 x3 U2-6正则化与激活函数' E" a, _6 |0 S& h5 R* k9 p
2-7drop-out
4 {" I T* g4 H ]7 x- \2-8课后讨论: N; K; Z2 Q) z9 I2 `
3-1tensorflow安装
% m! g& D$ X S3-2tensorflow基本套路& Z2 z& G# g1 h5 ~, y& S9 [
3-3tensorflow常用操作
/ X) i$ `1 u w% Y. ~3 x3-4tensorflow实现线性回归
2 I- k% S% B! |/ G3-5tensorflow实现手写字体
& k' P" A" N) ~* @' w& V; ?6 t5 c4 p4 A3-6参数初始化
9 O7 o2 K5 {0 X3 \3-7迭代完成训练% T3 `, B3 b! T0 k3 ^
3-8课后讨论
% ~- A/ ?& s5 t4-1卷积体征提取
6 j. @- S+ Y2 A8 p1 T K1 m4-2卷积计算流程0 m! l8 P! @4 k2 `
4-3卷积层计算参数% s4 e' w' k! C% _. O' O) O
4-4池化层操作6 S! W6 u& B! {) |6 t
4-5卷积网络整体架构
. [1 v/ W) x: b" J: F: Q4-6经典网络架构
) I8 @0 m7 `3 N( Z" z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 t2 ~/ L! o7 ?* p0 L2 i, ~! W# ]9 P5-2使用CNN训练mnist数
2 l, e& T' [4 w# Y& E5-3卷积与池化操作
1 x1 b% X+ H Y3 u, o* _5-4定义卷积网络计算流程
6 H4 b4 [+ }- q3 s5-5完成迭代训练7 p6 b3 {2 l! F- J
5-6验证码识别概述: a5 [- Y- d- H3 K4 E% E( B
5-7验证码识别流程
' Z. H2 y0 d( ?% t2 v1 V" U6-1自然语言处理与深度学
& V S4 Z" n8 @) [; T6-2语言模型
% t. L2 |/ f" h8 y6 s/ [& u: }& y6-3神经网络模型
& A' ]) e1 D/ j7 j6-4CBOW模型
+ [. O' w" U- }) D. s: l6-5参数更新
: U1 }" T6 }9 ~% V& G+ F. `6-6负采样模型
* K0 x* H( J/ L1 q, x. T6-7案例：影评情感分类(数据
% E. b. q# J5 A: C4 w6 ?0 c7-1基于词袋模型训练分类器, b/ \- k+ X% w! ~+ c
7-2准备word2vec输入数据
0 C' m6 J5 {6 S/ J* F; o7-3使用gensim构建word2
9 s0 t( |4 o, u; h7 W7-4tfidf原理" v/ a- z0 `3 z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). `1 ?( F0 r P% J
7-6GAN网络结构定义+ H9 ^+ c7 B p
7-7 Gan迭代生成1 v0 Q1 `; \: D- B% W
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）/ |! [3 i: ] |2 _* x$ e4 Z6 K1 z
7-9DCGAN网络细节% f7 Z: g# a$ f$ }% P" R7 N+ g$ {
8-1 RNN网络架构4 Y2 s2 k, [5 h- E, g
8-2LSTM网络架构
" h, m: V# V) x* y7 K1 @' O/ [8-3案例：使用LSTM进行情7 W$ a* | E' [ ~7 V* a, O0 w* h
8-4情感数据集处理7 h+ b$ Q3 {; o" l+ n- N: ~# d
8-5基于word2vec的LSTM模型
( d2 G, d% y" ]/ n( w- X8-6趣味网络串讲（数据代$ S, V2 d2 q1 `) C: u
8-7课后讨论版+ U, H7 P, P _2 ~ N, O) c( q
) _# i* P2 I8 M( u/ `+ Y" G& d. }4 l8 V+ _1 G7 q1 \
〖下载地址〗+ u) L; D9 B" F6 H
p) v7 z% Z* ~) G( J6 i' t
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