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〖课程介绍〗
8 e6 L, v$ I; [% ~此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
d7 R+ w2 L2 Q1 ?
; [4 K" E/ c) p* Y! O9 S〖课程目录〗
0 l3 C& _( c- s* J% B1-1课程概述与环境配置. Q# ?* `( B# Y* e7 C$ \8 ~& |
1-2深度学习与人工智能概述2 j; Y4 t, X# T1 w9 M
1-3机器学习常规套路3 N1 m: L: r' E
1-4K近邻与交叉验证
- w0 C0 l$ d) M4 i* B1-5得分函数- b3 ^) m$ O& y- e8 s5 S7 N
1-6损失函数
8 G0 @3 u# d: y* ^$ I1-7softmax分类器
9 i/ _, P/ E- c$ K5 K1 }6 F2 s1-8课后讨论与答疑; Q% e# @0 H0 i' `
2-1梯度下降原理-
( r3 Z# f+ K# g$ r, g+ p0 K% R6 l2-2学习率的作用-
8 D6 F# A. M: a% w6 a% ^+ x: l. ~8 H2-3反向传播- p1 t2 ?5 h& J6 M8 a/ y
2-4神经网络基础架构-
; m5 H1 }5 y, Y$ i; a2-5神经网络实例演示-0 Q' ]8 D, m0 q$ b
2-6正则化与激活函数% d0 s) O, g4 b* u
2-7drop-out) @/ M) S" c$ r; L
2-8课后讨论5 i* g: `# _; E: V1 T8 V
3-1tensorflow安装& b0 P/ [, b* @3 C. @& ~
3-2tensorflow基本套路
( L! e3 {' C. z D; B3-3tensorflow常用操作: b, g3 E; f* s
3-4tensorflow实现线性回归: G6 w& Y( a- g: j6 _
3-5tensorflow实现手写字体* K* l2 c7 V5 H# I. j
3-6参数初始化
. G: X; J' T% d4 C2 a3-7迭代完成训练
6 N+ W3 X8 K& q3-8课后讨论
/ L: k: a' X- c% ~/ p4-1卷积体征提取+ ]) B/ _6 p6 ~# q; K( ]7 B
4-2卷积计算流程% `' t8 ~8 W# f& Z% H$ l2 ^ g9 A
4-3卷积层计算参数
" `" ?3 f p- w4-4池化层操作
! o' V8 f2 [& R; s' P4-5卷积网络整体架构
2 i1 o! w% O( b! A4-6经典网络架构
6 r2 a B) J) ?* @$ u8 F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 R0 |9 l0 k7 f! T8 I! I& f
5-2使用CNN训练mnist数
) t0 x& j6 R7 F1 j9 d: ^5-3卷积与池化操作$ b/ N0 F7 ^; s b$ u4 [' [. C
5-4定义卷积网络计算流程
1 D+ |6 [) J) T6 ~# C) o1 C3 ]5-5完成迭代训练
; f3 x/ S" ]7 B7 k3 M5-6验证码识别概述
' M8 I: Y# ?8 `% }' a/ O; l8 Z( u5-7验证码识别流程
% D" E) Y2 n# }' p1 W3 [: f i6-1自然语言处理与深度学
1 n. O# }1 c2 q8 z6-2语言模型( M, a/ M8 ~- E
6-3神经网络模型5 W* ~3 O ~( a$ O K6 E4 I! Y
6-4CBOW模型5 h6 q; O5 g1 O* k0 X2 _1 B
6-5参数更新4 [7 W9 K+ f G8 r6 z5 E6 d5 `
6-6负采样模型
1 L& y) S' l: Y R2 d6-7案例：影评情感分类(数据
6 ^+ X# U: M7 Y4 n: p5 h' p7-1基于词袋模型训练分类器+ r$ N+ K- ?3 M$ f X! R+ h
7-2准备word2vec输入数据9 j+ C! |; t! U# f s
7-3使用gensim构建word29 D9 Y* m% S' H- S) J7 a8 K2 t& N/ m
7-4tfidf原理! W0 P! n+ _' a( c
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 J, a4 s5 e; U. @: @
7-6GAN网络结构定义/ E3 i" l7 _( D! R# p' K' D
7-7 Gan迭代生成
3 Q' s+ ~/ e# @* ~5 w7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- `0 s8 o: W3 v* J. E3 u2 d
7-9DCGAN网络细节3 i3 z" i3 D( b, V+ D
8-1 RNN网络架构
$ }, E) T* u9 Z1 P+ ~8-2LSTM网络架构
$ [; l% t# N Y' A5 v/ d( N8-3案例：使用LSTM进行情
: v# m0 }7 M8 s6 L4 c; Q G/ \8-4情感数据集处理
) b; H ?0 X3 y8-5基于word2vec的LSTM模型! n4 p9 t; T* q2 b# B! m
8-6趣味网络串讲（数据代
2 V: ]: l5 C Z8-7课后讨论版" I+ ~( R% C. D( ?$ V+ V+ R: f
$ @; F8 R2 {- Z4 p5 k3 C, F H+ I- q4 `* A; Y2 S- l7 ^; X
〖下载地址〗4 q# ~" y6 ]! n' u, E8 N( R; l
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