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2 H' l1 s9 e1 p, t. }" k ?〖课程介绍〗
) S+ w ^) M" o此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
' r _2 ~) T5 g1 s
" {/ l3 V1 x$ n〖课程目录〗) P, P6 f1 ]1 ]7 r
1-1课程概述与环境配置
- D9 {4 ?/ P' d' W0 Z5 g1-2深度学习与人工智能概述
9 s" P: k; H" g1-3机器学习常规套路( A: d7 W# ~! z* t
1-4K近邻与交叉验证/ d8 j& ^& n5 _8 F: R$ M: F; k
1-5得分函数
- i8 I5 t" F# n5 d. G* Z# m" v1-6损失函数
* `! z* I8 a5 w1-7softmax分类器
. _' u2 `7 f: s! Q7 r8 R1-8课后讨论与答疑+ _0 N8 {* F2 @8 l$ E0 x1 J
2-1梯度下降原理-
9 r( m; b0 \2 i+ W$ ?2-2学习率的作用-
5 i" @' `# e+ N7 S2-3反向传播-
! {. f; C0 u4 \/ F2-4神经网络基础架构-
1 P( n) {6 E2 h2-5神经网络实例演示-. z5 `/ T _' p4 h# e% h
2-6正则化与激活函数. R- C/ L# j0 [, v/ T% j( e
2-7drop-out& ^0 s# |7 E S
2-8课后讨论
. L. C1 z5 \2 S% v) W; o3-1tensorflow安装
" \# S( a( K! l# v! d0 e* o3-2tensorflow基本套路
& a. ]% P: p' J3-3tensorflow常用操作
5 i' u# z9 N4 b$ @$ K# v8 {/ L3-4tensorflow实现线性回归; V8 W& s' l$ G5 k
3-5tensorflow实现手写字体
$ u6 z4 p/ ?4 S3-6参数初始化* \4 P+ S" g0 `0 @/ M: G
3-7迭代完成训练1 N4 J3 [0 I* J+ H% `
3-8课后讨论
5 H- C4 M% [- ]7 E$ s4-1卷积体征提取
" W$ F" q4 X' C3 t5 P# q' F! {4-2卷积计算流程
9 m8 Y! X+ }0 o4-3卷积层计算参数
2 \6 Y2 l7 I. v4 t! o6 s, T4-4池化层操作
4 T( K9 G2 A# Y" R& X% ]7 H- V4-5卷积网络整体架构- q& |! I+ H0 d$ K2 ?
4-6经典网络架构
3 _( @- V' _& l5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! L1 |4 k3 r( H) L5 O1 P6 O' k
5-2使用CNN训练mnist数, @$ ^" `3 k' Q! `
5-3卷积与池化操作
# X9 Z/ E2 r! ^5-4定义卷积网络计算流程# p a0 I$ p4 I& E' q+ x8 M- d
5-5完成迭代训练* X9 _/ e; ~% Q' _6 o& P
5-6验证码识别概述
( z$ P2 H. ?! `0 q( Z! J5-7验证码识别流程
0 ~/ T2 k% q- o. Y6-1自然语言处理与深度学
- F# M2 O" N. Q' I6 I6-2语言模型
: S6 J& G+ Q+ b6-3神经网络模型
% Y" F9 Y( u4 K& O6-4CBOW模型
9 q( G, T5 v; D. f& w$ |. D# `; r& m/ h. _6-5参数更新
Y: W% U$ k) [3 w! M- U6-6负采样模型$ L9 I# D! h/ A( ]
6-7案例：影评情感分类(数据* P" L( j0 _+ V; q) U) [" o) F
7-1基于词袋模型训练分类器 E( a3 K- T& Y8 L
7-2准备word2vec输入数据' K ~( B+ ]1 x5 {
7-3使用gensim构建word2
2 `0 L# K: z& H6 U- n" n/ L% e0 Y7-4tfidf原理 E* n% y( s r8 K( Y
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# o3 T5 d' b7 m) U: a. U+ m7-6GAN网络结构定义+ d5 m( v: } V) q; j$ }
7-7 Gan迭代生成
) I% u; P7 O5 `0 ~5 }7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) Y" @9 o3 j7 I
7-9DCGAN网络细节
* |. d, }# K1 v# j2 |. w" X5 }, r8-1 RNN网络架构. P& |4 P8 ?+ W, l7 Z- J0 f
8-2LSTM网络架构" i' U) T# b' r- a4 B6 M t3 C9 n
8-3案例：使用LSTM进行情) f. e$ `' ^- `' a
8-4情感数据集处理5 F* b% {8 M3 A- w. s6 i% }- K& J
8-5基于word2vec的LSTM模型
- n- y3 ?' i+ |4 G# e1 h0 x8-6趣味网络串讲（数据代6 J- o T. U0 l w8 r5 k0 E! _0 @
8-7课后讨论版( y1 k' _' C K" n
+ Q* h# H& }2 s: l. a3 o; C
. B# @8 ?! R: Z# K2 i" Y〖下载地址〗8 S, ^ \8 U1 o2 a0 u; e. T; \% S1 e5 W1 n
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