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) ^; @1 |% M# n# ]5 c〖课程介绍〗+ Z: D$ T' N; p# b5 P* ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ z. ^, r" W7 j) |
V6 d) S. A. X' T. s$ g
〖课程目录〗
6 h+ p1 a2 n) w5 P1-1课程概述与环境配置* ]: A- e5 o/ J8 R6 _7 _& E8 }
1-2深度学习与人工智能概述3 @4 l/ P* _" E5 m) Q
1-3机器学习常规套路
) `" R, _; a: B" s0 @$ {2 n1-4K近邻与交叉验证
' L1 f( T; _0 i$ T0 s2 O1-5得分函数
$ m2 T* T+ i4 g1 S( z: X; o1-6损失函数
6 p* @8 ~/ z! G& f0 K1-7softmax分类器3 l$ B7 P% v$ _) v. y2 M
1-8课后讨论与答疑$ a J2 U6 R7 H4 O; R9 U1 Q N& h
2-1梯度下降原理-7 s& @& L: a& E( g9 o4 v8 i4 {
2-2学习率的作用-
2 `9 P! c, T! \1 A3 `& }& X2-3反向传播-6 E4 u# Q* o# G! j1 O
2-4神经网络基础架构-2 W# ^6 I$ k2 I/ v5 g G
2-5神经网络实例演示-, G) h9 S1 H4 @# h/ q1 g; N5 s( Y* s
2-6正则化与激活函数% A* Y. m' \1 d5 J9 E% ~
2-7drop-out' D4 q, R- X% H& \$ u; t. T
2-8课后讨论
4 b) v7 `1 P+ M" I3 o( v3-1tensorflow安装
3 I6 o" E- k7 f; `$ `3-2tensorflow基本套路6 O ]5 j1 N4 X6 [/ `6 |/ _
3-3tensorflow常用操作% a: _8 w! G9 G5 S ?2 @
3-4tensorflow实现线性回归
b, v3 i8 f+ g) P! O$ A3-5tensorflow实现手写字体: l! w* n* w/ a6 C/ ?
3-6参数初始化
) G; m' T& @$ n3-7迭代完成训练5 M5 n8 ^' C/ `# ?* h& K; ]
3-8课后讨论 A) X$ P1 P! f3 P! f
4-1卷积体征提取
r6 ?; v) \. j# ]4-2卷积计算流程
" x0 \# x# R( ^% e" c" Z4-3卷积层计算参数
0 N) ]$ H( F, H4-4池化层操作
# E' l7 w4 |5 }$ a9 d$ t" L' |4-5卷积网络整体架构/ t' b/ a4 E, D9 P$ t/ g
4-6经典网络架构; t" }5 @) G5 [( D1 G2 w4 y9 f7 n4 X' j
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) X- v$ Q. u5 ]: r
5-2使用CNN训练mnist数
: u4 W: d; Z; D3 `7 k5-3卷积与池化操作' o* X7 o+ q+ ?; `( n
5-4定义卷积网络计算流程
; O! r6 R9 z/ h/ x5-5完成迭代训练
0 _+ s: S8 I! [5 Q; K. k C8 h: b5-6验证码识别概述
& _" g4 K' I% a/ `# j5-7验证码识别流程
& g$ }$ q d b1 b$ r' `" f. p6-1自然语言处理与深度学5 Q6 @+ t o2 e& v9 B) ^9 B
6-2语言模型
' ~6 I/ t+ d: C3 T6-3神经网络模型
# }1 E3 m1 \4 l: N& Y6 w( l5 u6-4CBOW模型
+ m# A# G% C- d6 B6-5参数更新, e8 ~6 g6 @4 [
6-6负采样模型
5 G- `/ Y1 j% x5 X: y1 P: E6-7案例：影评情感分类(数据" c" ?% j) U2 [' Y! ?( a
7-1基于词袋模型训练分类器
& T' s! z4 Y$ e3 U" x7-2准备word2vec输入数据
# A8 j# q# E# q1 e. y D7-3使用gensim构建word2
2 _* g* G2 z9 @; O7-4tfidf原理
$ c' D2 M' b- @( d1 W7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
5 [( c! ?/ e6 _' t: v7-6GAN网络结构定义8 j+ N& R+ ]9 o7 C$ f
7-7 Gan迭代生成
3 h" i) T. t. ~5 p" I) R7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' h% }6 E6 e- Z5 b5 J9 H7 m" i) _
7-9DCGAN网络细节
& ]. U/ [. ?9 v& \( U4 E1 P7 @8-1 RNN网络架构! k; L& A2 d! r' L7 k& D6 j% u
8-2LSTM网络架构
; r& _( V0 D6 m$ Z, W3 F0 v7 z8-3案例：使用LSTM进行情
6 l9 S" e7 e4 V; v8-4情感数据集处理
3 M- l3 C" C5 \; E/ i3 ?8-5基于word2vec的LSTM模型+ c$ b0 l3 ], n4 [% ~, _
8-6趣味网络串讲（数据代
; o+ D6 q% k- r8 O0 S) d8-7课后讨论版
8 B- L0 T# @6 U$ @& j: J3 h* N& ?
. @7 L I8 `- U8 V0 ~4 m2 ~ w
8 Y& `' ^/ t2 B8 ^ R- o〖下载地址〗
. @4 U% I3 A [% M- u7 Y
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