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9 K9 n8 K) u8 p2 c& @% X+ B2 |
〖课程介绍〗
* A, D2 \+ z0 e8 Z# q' g* y7 B此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( ^. `# O5 k) t
% Z1 L! d- C+ X$ E" m# p! D$ U〖课程目录〗4 ~6 V" a) Z- k, Q0 b/ v w& U+ t
1-1课程概述与环境配置
% W& y7 e: G2 e& ^4 M1-2深度学习与人工智能概述
3 W+ F2 E# _' I- [9 g( V. C3 H1-3机器学习常规套路
' o/ Y4 T( S. I- N/ K1-4K近邻与交叉验证: G( `0 E- M! T6 z
1-5得分函数
0 ~0 h% H* S/ {; Y1-6损失函数
2 c+ d# v& Q) H) R; m1-7softmax分类器
/ Q4 Y9 [) F/ R1-8课后讨论与答疑
@; e8 v. c7 B/ q, z% y6 M" V2-1梯度下降原理-
+ J4 Y" K( @8 p2-2学习率的作用-
. ?3 i- ~; v) \, _2-3反向传播-
/ j$ [- D& y8 ^3 S; S2-4神经网络基础架构-
+ |( X9 e q3 A2 w, s2-5神经网络实例演示-" b0 B. y1 I% c- f
2-6正则化与激活函数- G2 v4 o0 @' P+ |, ]
2-7drop-out4 K* ]. J. x% I" j! ~
2-8课后讨论7 U) ]( n" q9 `8 ~* c
3-1tensorflow安装
2 ~7 ^" Q/ w) h# b9 W. \$ }. q3-2tensorflow基本套路. ]/ ^0 D& T9 ]4 A
3-3tensorflow常用操作
/ g6 W% w L- E9 G4 n* D W3-4tensorflow实现线性回归
0 w1 g3 \4 Q* L; N' v5 o! w" {( o3-5tensorflow实现手写字体
8 i5 a$ d3 r- U3 t6 `3-6参数初始化
( ~+ e) D* s; r1 T& ]6 A) I3 q8 S: y3-7迭代完成训练
" K& {) y% e! g# G, o- U3-8课后讨论9 g$ K6 d! \) U/ I, f* a- }
4-1卷积体征提取" U$ f' B! ?8 @7 C" `7 R( E' s
4-2卷积计算流程
. @0 H. v& H- l0 X, k) O3 k4-3卷积层计算参数: C1 \4 @0 i; F1 o% G( c+ `( g
4-4池化层操作# `+ U1 n7 r8 e* U
4-5卷积网络整体架构
9 Q' P1 k/ f; j7 { E& h$ r4-6经典网络架构( g" {& ]9 F. j6 \
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) D( L+ {& ]1 J/ O6 i+ g% n4 d
5-2使用CNN训练mnist数
/ b+ v4 h, o# @+ N3 M5-3卷积与池化操作7 v/ W+ z7 T7 _6 R( p- X
5-4定义卷积网络计算流程8 b3 J6 Z% U5 y
5-5完成迭代训练. l) g$ U. d& O! T/ }6 I" R
5-6验证码识别概述+ s6 D2 w7 A) N& I1 d* U1 S
5-7验证码识别流程
4 ~$ s" T% ]2 s: p6-1自然语言处理与深度学
# v' u" C- F' ~. c% [# z) U1 @$ r6-2语言模型
6 @2 G$ G, ]* m7 |2 `2 d# Y' C3 Z. [6-3神经网络模型
: V# o' f# F9 I$ _, M: q6-4CBOW模型( q3 k, ]8 ?4 r; H
6-5参数更新
$ T# \% u+ i6 F7 r6-6负采样模型
, R; J3 m1 o* C! |4 ~$ Y6-7案例：影评情感分类(数据
6 w7 p% }3 W) h0 w7-1基于词袋模型训练分类器- e0 I; Q/ s5 O# Y' J
7-2准备word2vec输入数据3 j k- G6 X: ]1 Y- q
7-3使用gensim构建word2! Z U, E( b4 {5 c! }
7-4tfidf原理1 ^# E% e f$ e- ^
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). a; V( N' g& G( Q, D$ W
7-6GAN网络结构定义
: b+ X I( p4 L O0 k E# F7-7 Gan迭代生成
8 v5 D5 [1 i% y, o7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 ?) C, E& T7 v1 F1 j5 W
7-9DCGAN网络细节
3 m L _, P7 v/ e7 q; @8 E/ _8-1 RNN网络架构0 x) y5 {1 ~( f' _
8-2LSTM网络架构
; P% ?, K3 p) B/ ?- i9 a8-3案例：使用LSTM进行情' h% p2 C/ O* {( d& ~1 ^2 q
8-4情感数据集处理2 H p# `/ I& \6 \4 L; O% C& Y
8-5基于word2vec的LSTM模型
0 w4 N* p+ I+ B" K& ~; E- t; k& J4 X8-6趣味网络串讲（数据代
1 O, N) P/ i+ E& q& S/ _8-7课后讨论版: i' X; T- W+ J& y+ \
9 V1 q$ F- X0 r/ k6 ^3 ]$ ?" f$ V; M P% G, W' g) j5 A6 [; l0 p
〖下载地址〗
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