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. g$ S' h% }, S〖课程介绍〗7 i6 p. [4 \& }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 }0 B) F% [- e9 O0 V% p6 V. E5 ?5 |3 R+ [' e/ t) H
〖课程目录〗/ p3 K- |9 ^( A
1-1课程概述与环境配置
# H9 C. P7 M! R$ u9 \; q1-2深度学习与人工智能概述
! e D( Y7 u, A( p: v1-3机器学习常规套路
( w5 A9 i& o. ?; }7 \" J6 c1-4K近邻与交叉验证! B1 d5 q. H% [
1-5得分函数
) b+ |5 T a1 \; E% R4 L5 P% B1-6损失函数
3 V1 [- ]1 w% W9 x/ k9 D1-7softmax分类器7 D7 c( o: f/ t) I4 E6 R3 c( i' B
1-8课后讨论与答疑
3 x ]- S, ]: t& Y9 e5 I& T2-1梯度下降原理-! [% v8 D8 d, l& |+ E4 W
2-2学习率的作用-
, e# u, z! X/ r7 W+ }+ u2-3反向传播-
" Z+ @6 b/ H6 P F2-4神经网络基础架构- F1 [6 n& g) E3 @6 ]
2-5神经网络实例演示-- O- Y) m" K4 Q) W7 Q# r
2-6正则化与激活函数
" }2 I& B6 ~( O$ U- ~3 Q9 c2-7drop-out- Q1 n( L( r$ ~* L! O2 v( Z e3 Y7 z
2-8课后讨论
7 s" t/ _( t3 z" R7 s- ?0 I: R3-1tensorflow安装
: u1 @5 ?9 S5 o/ W! z6 n0 ^, N3-2tensorflow基本套路
* m0 _( c8 R7 b# w \3-3tensorflow常用操作- e+ r8 H( a' v# n
3-4tensorflow实现线性回归
1 t6 k# X6 J* [" S3-5tensorflow实现手写字体
$ Q8 O- e' M5 {2 k3-6参数初始化
' @3 s3 @+ `. i F" O Y0 b; A3-7迭代完成训练) W8 [$ ]/ k6 u0 c" Y6 p2 U( b
3-8课后讨论
/ S+ j& M. Z$ n4-1卷积体征提取
0 {/ q" J$ K& S% ]9 s* z. @4-2卷积计算流程
) ?5 e! f4 U, r& B4 @4-3卷积层计算参数! k9 q0 z& Q8 P- J q) R
4-4池化层操作
% W# N) H) U% T6 C7 N% M4-5卷积网络整体架构6 _+ r# M2 q: j5 w/ T
4-6经典网络架构6 t, i- R, F+ K0 ?% Q3 i O9 Z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* V) w* {' J* I5-2使用CNN训练mnist数
2 q, \9 R0 g" W; ~: H5-3卷积与池化操作% a3 y& E' A5 a5 K/ ]
5-4定义卷积网络计算流程% \" A- J9 k% }# }# e& I
5-5完成迭代训练
+ L- i! G0 t" }: Y2 j( D5-6验证码识别概述
$ z* z! Z3 n9 r. f! M3 C, c% w3 F5-7验证码识别流程, o7 D H+ S1 k: w- H! {/ p5 A
6-1自然语言处理与深度学
5 W9 i1 W/ `4 j( e9 U6-2语言模型
- J" f; M/ y3 }! N- Q K) V% s6-3神经网络模型. x9 }7 T9 f3 F4 S# V0 H% Q5 M
6-4CBOW模型
) ~6 M4 B; A3 g) Q6-5参数更新
0 J+ R# I4 E" @, Q* B3 W9 e5 @1 a( }6-6负采样模型
. `* T: ^0 h, {8 b& o; G. u. S6-7案例：影评情感分类(数据8 w: R$ B! N/ l, Z8 Z: R3 I
7-1基于词袋模型训练分类器! w8 O% d" M& S8 ~$ d
7-2准备word2vec输入数据
5 l t, {% D5 x: a; b7-3使用gensim构建word2
1 S& k2 V; w4 c& I% v+ N. L. z7-4tfidf原理) Y; T( W% N" I
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' E7 C7 `% y% ]( g5 {* t: z7 }7-6GAN网络结构定义
6 G; o4 I& T3 m* s% v. {0 Z0 F. M3 X7-7 Gan迭代生成
+ O2 K) v$ S0 j1 a! [4 m7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& w3 |; F1 h& y/ @6 \( @0 Y
7-9DCGAN网络细节
- |, d' [: o% h' n4 M' X% d8-1 RNN网络架构1 f2 V9 Q _- c3 f
8-2LSTM网络架构: M$ p: d6 ?: f K/ ]
8-3案例：使用LSTM进行情% d: H, Y& l. u; V! R
8-4情感数据集处理
) }3 g# E7 |/ W- G( n8-5基于word2vec的LSTM模型 x8 n7 a; _1 M1 e+ R9 ^, U
8-6趣味网络串讲（数据代4 v: E/ U- f6 Y' v! j. H0 z8 h5 K* h
8-7课后讨论版! W0 W) M* j: N5 |" o
) }/ J( ^! g9 [7 [. T: P- n/ x, \+ \
〖下载地址〗% k4 S6 j& L0 J/ E4 o9 h& D
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