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〖课程介绍〗7 i( D! {5 \3 g+ D N. |
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 R! w/ c6 c) y, M0 t! e
! ~' f5 ~6 K2 @+ J1 d1 h〖课程目录〗
+ s- f' `) c. ~& U; P; k8 q) R& T1-1课程概述与环境配置! E( C- M: F! N0 \: U: m0 O! K
1-2深度学习与人工智能概述1 q N7 k5 Y* g, y* h' G
1-3机器学习常规套路
9 n# e6 _# k: O: B# ]/ h/ z1-4K近邻与交叉验证
0 o. b& ^$ _7 O8 A$ Q1-5得分函数2 L5 v& J$ J- u* H
1-6损失函数5 n3 r8 F- n6 z1 L% S c* f* t" n
1-7softmax分类器
0 h! T' t; t+ y1-8课后讨论与答疑+ C' H U* f: Z! p3 `& K# o
2-1梯度下降原理-( B2 g; v0 A! N3 a ?) U7 G; `
2-2学习率的作用-& s- ]* K- l1 O! V$ @
2-3反向传播-
! m! ^+ U$ K" X2 m2-4神经网络基础架构-; w6 X. I4 b, c! z' p2 y o( T& `/ O
2-5神经网络实例演示-
% W) O$ G8 T; x0 d+ x2-6正则化与激活函数* A4 S* \' z+ z/ D6 o
2-7drop-out
! a) w" c/ A* ]+ \" U% C8 o2-8课后讨论+ B, V0 D' [/ l, R9 l9 ]9 x- e
3-1tensorflow安装; J! h: r( p; B% U4 ^1 G
3-2tensorflow基本套路3 D8 Y+ Y+ P, n' d4 i6 Y* M5 {5 S+ X
3-3tensorflow常用操作& l2 N" G% p* Y
3-4tensorflow实现线性回归+ ^' g5 X+ E& Q
3-5tensorflow实现手写字体
6 r- \0 b( s* p3-6参数初始化 L# R1 V$ ~# b) B8 x4 ^" ^( ~8 U) k$ ^
3-7迭代完成训练% j7 I D% I4 G- k
3-8课后讨论) B, _3 V0 w3 ]9 l+ ^
4-1卷积体征提取
$ a& ?0 ]6 t' K0 }' }& t* ?4-2卷积计算流程- U. z0 ]1 S: G5 I
4-3卷积层计算参数+ }3 c# _: H* N- G1 t1 N$ ~
4-4池化层操作
4 Y; c* G8 X% i9 e4-5卷积网络整体架构
/ G4 @/ M* g o' W# R4-6经典网络架构8 B$ T+ Y9 N. u$ [+ z! \
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 W; l* X, f3 C" b7 C5 K% s5-2使用CNN训练mnist数. o* D7 j1 @' M; d' I' ?
5-3卷积与池化操作
3 R2 W7 D: q( Y5 n* W5-4定义卷积网络计算流程, J. Y5 h' l, z3 z8 b/ \* N# Y
5-5完成迭代训练* k/ j( L8 p. k. g' }0 L# Y
5-6验证码识别概述$ Q3 o9 a9 ?+ S5 G+ l. z5 k2 |% [- p
5-7验证码识别流程
T6 F B8 g; x: Q3 p5 R" H6-1自然语言处理与深度学" M" t6 [) S. C& y! [& ?
6-2语言模型
- [3 d; j1 M$ ~5 Z0 l; w2 R6-3神经网络模型1 i' k3 J2 l6 W3 p7 z4 ^
6-4CBOW模型
) o' K4 V$ f& F. x6-5参数更新$ Y Q# q/ r( B
6-6负采样模型
3 o$ f: [, E, s# j6-7案例：影评情感分类(数据
( C% T3 a1 n& R( }; _2 [) Q9 e7-1基于词袋模型训练分类器6 q: f! x2 L- z @; O& r2 U
7-2准备word2vec输入数据" w, j" a- a6 u: t
7-3使用gensim构建word2& ^6 d, }7 s8 P/ H4 A$ ]# x2 q
7-4tfidf原理
* I/ L$ P7 o7 Z6 _; `/ ]5 J7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 n( E0 M! |- U/ \0 |7-6GAN网络结构定义: S8 C0 L$ X; d, z7 a4 e8 g6 D+ a
7-7 Gan迭代生成5 @7 j/ y! u n2 c: m1 r
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( f* R7 {/ b/ u. _+ ~9 U, W
7-9DCGAN网络细节
2 n; E% P" u7 `9 d: C8-1 RNN网络架构! E/ ^1 \/ ^1 X. o0 @
8-2LSTM网络架构2 M9 g. n' A- g e1 @: q
8-3案例：使用LSTM进行情
" P- N& r& z/ k4 f$ _8-4情感数据集处理; ~9 |) y, y4 ]+ v5 C5 c
8-5基于word2vec的LSTM模型* m7 n( `2 z D
8-6趣味网络串讲（数据代' ?7 [. F* O" i7 v1 O
8-7课后讨论版: D* R# f& ]- O! e. v
+ L6 B: ~, n; x4 O' U: d( E+ L7 A j4 [" o
〖下载地址〗; l7 k" E2 u, s
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