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〖课程介绍〗
6 n7 A6 X& @! s: l" 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
: _0 E' r3 N7 I" |
; Z @+ C! Z& u% s/ a: W* O〖课程目录〗
" N5 T$ a" f7 |1-1课程概述与环境配置
: n. K" k4 h* _- {* l1-2深度学习与人工智能概述
0 f, H2 H% x1 c& O* t- ]1-3机器学习常规套路
) p2 u/ Z9 A3 I; L. T& M) j1-4K近邻与交叉验证
# z/ @; ~) }1 f9 p% R# C; \1-5得分函数( R7 F. B$ g4 s+ A5 G/ ^% O- B
1-6损失函数/ A9 ]3 W7 h. V' r1 T
1-7softmax分类器
' S) y8 z% ?7 j/ B9 g9 C* I: W1-8课后讨论与答疑
5 F, x6 K' ?* C3 V! |2-1梯度下降原理-9 {$ l& L) t! X% U8 H
2-2学习率的作用-
6 a; \# x4 O/ [7 e+ e1 K6 `2-3反向传播-
. z) I' v; h# t2 G1 }- h8 R2-4神经网络基础架构-2 m s0 i; U* t( K; j. J
2-5神经网络实例演示-7 T5 f$ @ D8 _, n
2-6正则化与激活函数; W( b! O- V+ i$ }3 s) C: f
2-7drop-out
7 m: \" D9 a/ `2-8课后讨论8 N$ A& l/ \. h+ w) C8 A
3-1tensorflow安装
" y/ v5 U5 z+ I7 C' w$ s3-2tensorflow基本套路
! [& I/ f3 b2 O& F1 ^7 c V/ c% b* i3-3tensorflow常用操作
3 l" b8 Q+ s6 d& I3-4tensorflow实现线性回归
8 h) d5 ^( A4 T( q2 U3-5tensorflow实现手写字体
1 O$ A, }6 \! z. p5 R3-6参数初始化& h/ a9 V% u' A
3-7迭代完成训练
! H( V$ t/ Z i- p7 ]6 U6 `9 n3-8课后讨论
- X0 w& A M ~2 S4-1卷积体征提取
; v3 i3 z' Q2 c$ J8 L8 G) _( i4-2卷积计算流程6 g* l( z/ l( o: J6 C7 z
4-3卷积层计算参数
" X* {3 _5 s" I% S4-4池化层操作, E0 T3 {" V. x- b8 u! N
4-5卷积网络整体架构+ q0 I; e* P, z" k
4-6经典网络架构6 E7 {: S1 O( }8 _: S9 Y+ b6 g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）+ m- U. P h f4 y2 c" ]) L
5-2使用CNN训练mnist数( ~% O0 ~. F- ^" G+ Z/ R0 c
5-3卷积与池化操作$ N& y* f! u t, A2 w9 F: A
5-4定义卷积网络计算流程
0 o- R% D2 u2 @' ?; Q5-5完成迭代训练9 ^) o$ z; i: |$ H4 J! u1 ~6 u4 f
5-6验证码识别概述/ q; Z) `6 s. y9 K5 h0 G
5-7验证码识别流程
- h7 s" b6 J/ |& Q6-1自然语言处理与深度学$ f- p# z+ J& {
6-2语言模型
. F. v! j: u7 T& i2 j4 s6-3神经网络模型* z( A9 ?; ^# l' T) N1 _
6-4CBOW模型5 \& @! T8 B. m
6-5参数更新
9 [0 r9 A Y# [* n( M: @" l! n6-6负采样模型
7 T: O' V( m9 I" X6-7案例：影评情感分类(数据/ z6 x' Q. @2 d! A$ O" I
7-1基于词袋模型训练分类器
; `/ z+ g/ R H( A( J7-2准备word2vec输入数据% G- S- B* Q3 X) |$ p6 {0 M
7-3使用gensim构建word2
6 L+ O5 |/ a0 t V. s7-4tfidf原理
. L5 D: S, A& L0 \7 g4 t$ D" b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); ^; M" S2 {" h; \8 i
7-6GAN网络结构定义
7 j ]9 \, y: {8 W+ D' p7-7 Gan迭代生成1 c m) O8 y! B: l- }* N+ T
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 C4 R$ s' q1 X: `
7-9DCGAN网络细节
4 ~- }1 j6 Q! N2 V8-1 RNN网络架构
, `3 l# |2 V* |. J8 t, z8-2LSTM网络架构
) G- G# ~4 b& e a5 @9 a& w8-3案例：使用LSTM进行情
0 C4 f* T4 U' O- v8-4情感数据集处理
# @. Y( @7 h3 e" s, o: O8-5基于word2vec的LSTM模型7 t' M: O3 o z: u9 |) w: x& G' }
8-6趣味网络串讲（数据代
' w0 u1 P; R3 H8 ], u4 s% P' P' K8-7课后讨论版7 c+ {& Y" |( r5 V. d+ x4 R+ m
% G0 Z6 ~, |9 X# o) Z
. z) j/ v8 G7 g2 e
〖下载地址〗
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