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0 h& v: w0 T7 V# i9 C5 [1 ~
〖课程介绍〗
' S% O9 F/ B' q8 H# Z% p* X此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. Z. r# [3 T& Z8 y3 A; r) I- V1 H/ J/ b, X* s3 C
〖课程目录〗: l( ?4 u5 w/ O
1-1课程概述与环境配置
1 |- Y- d4 D: I* M% w7 ~1-2深度学习与人工智能概述
3 X/ I7 A$ L2 O8 h+ s( X/ L: `" I1-3机器学习常规套路
. H3 u- c6 K5 [1-4K近邻与交叉验证
; g6 c: ^2 T; b& ]0 p( W3 O9 r1 n1-5得分函数
: y& `, k p- z1 i- s9 C/ t; G1-6损失函数. I+ O0 V8 y7 }- r; m3 `9 Y
1-7softmax分类器7 k3 l. x- Z: p1 V# t' e. D
1-8课后讨论与答疑: D4 n8 H' E, }( q, i( h ^! M$ |6 h
2-1梯度下降原理-
$ K& ?! s0 [# l" m$ O, U! A- ]2-2学习率的作用-
+ `0 e* ?' ~& N. }# F6 N2-3反向传播-
0 k% h0 ^, u. Z- `0 V4 H2-4神经网络基础架构-1 b7 ^$ R1 O% {, s% j: s* v. H
2-5神经网络实例演示-5 S, X' t) T4 q/ k) u3 d
2-6正则化与激活函数
, o& r8 ~! [+ [+ r& X) |$ x$ ~2-7drop-out4 F/ P! d1 z3 G7 [% p! e+ \
2-8课后讨论. a8 }# ~! k+ [- ~9 i! k. x
3-1tensorflow安装: N+ J3 S# G( h% S2 ^+ r9 A* W
3-2tensorflow基本套路
$ C3 x4 T) m3 P* I3-3tensorflow常用操作 Q! v! |, W3 ?
3-4tensorflow实现线性回归5 b) h4 N1 N; N
3-5tensorflow实现手写字体5 {" i, w) T3 F8 [6 ?
3-6参数初始化
3 @4 `6 A" ?: Y' C8 M0 ]0 t3-7迭代完成训练2 m, J% L# X0 u
3-8课后讨论) H% b; B8 z$ z4 i* W: R
4-1卷积体征提取
0 {: M$ M+ S1 Z2 S1 k4-2卷积计算流程! o, |6 t3 q3 N: v8 x0 P+ w, ~
4-3卷积层计算参数# j2 @ o, m0 c# x8 E! T% a( J
4-4池化层操作
H1 o$ [8 O- |/ N) Q! d4-5卷积网络整体架构4 k: k' W' Z1 _
4-6经典网络架构7 Z$ }$ i$ J. I: ?! i1 J
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: a+ U8 K F- T4 J6 b* f* i% Q5-2使用CNN训练mnist数
( Z3 J1 N# W* t; k1 p9 |: `5-3卷积与池化操作
- Y! L: m( M7 P# F5-4定义卷积网络计算流程+ a4 z. W W4 d2 F) ^
5-5完成迭代训练* U1 R4 L- ?1 B+ a9 K* }
5-6验证码识别概述9 }4 f" {" z# c1 u/ P. Y( w0 Y2 u
5-7验证码识别流程
1 s* N$ Y. g4 n& @: v O+ b& _6-1自然语言处理与深度学1 m* S5 ^6 H4 F) G+ u4 {2 f
6-2语言模型' O2 L7 {1 i. Q2 d
6-3神经网络模型
' \% {$ }2 Q: T; a% V Y& X6-4CBOW模型
) @7 k. w( [2 S4 a6-5参数更新
3 a. ?. c* T& t5 F9 o$ Y) h; ]6-6负采样模型5 j' W$ T i% L% C* w, s" `/ H& N
6-7案例：影评情感分类(数据5 }; H# l3 v2 `: }6 \' \
7-1基于词袋模型训练分类器. W/ N6 O @3 w
7-2准备word2vec输入数据
7 j" X/ s/ v; J- c4 j( M5 y7-3使用gensim构建word2
/ ^) R0 p* P$ `1 O6 x- Q7-4tfidf原理7 T# w) |$ B. _8 Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 ^& Q+ A; A/ W) D7-6GAN网络结构定义% U) W/ m2 o" _$ A4 I: [
7-7 Gan迭代生成
# Z% t5 P% a9 O( n1 h5 ~7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. {2 r$ b- @7 u# Q
7-9DCGAN网络细节
7 G/ x, q5 ^3 c- Z5 F# c; @8-1 RNN网络架构
! |; R0 P" |7 w/ H8-2LSTM网络架构
3 Q& Q3 @* e6 f- T8-3案例：使用LSTM进行情
% H# r. \0 l Y9 {+ v4 L8 t8-4情感数据集处理; b) ~% E6 o9 [" i. ^7 f0 {; s1 ~
8-5基于word2vec的LSTM模型
, b) m# P- j- e$ h% ?# N% h9 c8-6趣味网络串讲（数据代; Z. x9 N* m3 T' @, C/ T
8-7课后讨论版
) F8 q! w+ C/ h
: d% U- \% s) B5 b N( n
+ X" f7 V- U5 e1 l& f/ P# Y4 S$ |〖下载地址〗( t! N* n. H7 A9 D4 @; h( U
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