7 C3 {) u2 ^! @5 S' U0 a- ]& T4 A6 r3 C( ]8 C [
〖课程介绍〗
/ e8 G- j) @' ^此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) s/ V, m2 X8 z/ ?
8 B! n: C5 N; w+ y〖课程目录〗' p2 \' o, L) @) Y1 e" X! \6 t: x
1-1课程概述与环境配置
( S& t) ?+ k5 S* w' v1-2深度学习与人工智能概述
- |" w4 R5 E/ _+ m0 w1-3机器学习常规套路
# T3 Y' \" B0 X9 K8 Y# p8 c! ^) @1-4K近邻与交叉验证5 R/ \/ K( @3 O1 E: U9 R/ a* C
1-5得分函数
x# P2 S: r4 B6 e% I1-6损失函数
" }. ^$ _+ ~0 ~, F: l8 d/ s; a1-7softmax分类器
4 @5 X% ~* ~! I5 v, }* S1-8课后讨论与答疑
0 v6 x0 @' O. @# m2-1梯度下降原理-
1 {/ N" t1 P" I+ O+ p/ N2-2学习率的作用-
! Q; J" I& L+ R, h2 {2-3反向传播-
& F& _. _8 C- R! f4 i- z, K5 S8 h2-4神经网络基础架构-5 K% \* _% @9 S w8 q5 \' Y8 r
2-5神经网络实例演示-
- h% M4 {; U9 ^5 n2 Q& ~; B2-6正则化与激活函数4 y" h- S5 x6 P; C% ? C
2-7drop-out- o4 S+ C6 O" R6 R/ Z8 @8 a& ]" a- I4 ]5 s
2-8课后讨论. C5 W* z0 G9 i
3-1tensorflow安装
5 _2 n. b6 v/ t7 S2 N7 z3-2tensorflow基本套路2 k" L, ^6 z' n/ E' }
3-3tensorflow常用操作: w9 z% y! N! t) c
3-4tensorflow实现线性回归
! O6 d. ~, v7 r! a; ?3-5tensorflow实现手写字体" L9 }0 d& F! t R% }8 i2 I3 _
3-6参数初始化! E- u' t, \' @- Q
3-7迭代完成训练
0 @. m0 z9 G( L" X& M3-8课后讨论3 p/ E# J. x& k! Z
4-1卷积体征提取$ S( D* [, V& _) U; J. v
4-2卷积计算流程
|+ H; G+ z0 a4-3卷积层计算参数9 p* b( ^8 ~3 H0 o6 A
4-4池化层操作
! J& `. S5 {! T! M# B {4-5卷积网络整体架构
$ u: I5 U5 k K3 f( d1 A4-6经典网络架构) [; J6 R6 g. Z- x1 k w% K: k
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, s$ H7 S. n% ]6 | E# _3 v% I/ f2 G5-2使用CNN训练mnist数
4 D/ F3 c1 f4 w6 C8 g5-3卷积与池化操作# ~! y' q1 |( x- H$ |
5-4定义卷积网络计算流程
( b4 U5 k2 D$ `5-5完成迭代训练
/ f4 v+ A' \/ E4 o" D' L6 _5-6验证码识别概述
& ~1 T+ ^! S8 d' N* C% F& C5-7验证码识别流程. ^& u# x: D" A1 a4 F% z1 ^
6-1自然语言处理与深度学$ Z0 U- p4 h$ Q$ j( K! C7 s
6-2语言模型
3 b: w$ I) K* A! D% Q- B; [6-3神经网络模型
* {5 z7 G/ W+ R8 k7 z6-4CBOW模型
9 S9 z5 W' U' B& s6-5参数更新
4 E1 U0 J( e7 E; `" P2 S6-6负采样模型
2 b% z5 v. u- _: |( |* Y6-7案例：影评情感分类(数据, \3 `# Z! e" U- a& c
7-1基于词袋模型训练分类器
) Z! |! N1 b) B, X7-2准备word2vec输入数据2 |& y6 E2 o* G$ L0 C( \4 X
7-3使用gensim构建word2
, S, N/ f O6 Y4 r& l7-4tfidf原理
9 z$ v& J4 h% b, C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" v! K' Z' \" A) N6 D0 B; s/ A7-6GAN网络结构定义- K7 [0 J) i0 s/ s
7-7 Gan迭代生成, ], }; o! J& B! C: J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）8 E! y) o2 m N
7-9DCGAN网络细节
. f5 \3 I; M3 k3 q& f. K* z1 a8-1 RNN网络架构; B6 m' U" l) i" |
8-2LSTM网络架构
! c \: c% f$ ~; f8-3案例：使用LSTM进行情5 B; Y: O4 `. t& c
8-4情感数据集处理; A* A7 P0 }; \
8-5基于word2vec的LSTM模型$ Q h( g3 d6 E& _; |; h( V2 ?
8-6趣味网络串讲（数据代# `; i4 u K1 Y$ E
8-7课后讨论版
' _! K2 t) u% U# W% t6 y! _9 c( h! E5 F' K
5 Z( U% x w& B/ ~4 f〖下载地址〗
/ D0 K; t0 u8 j9 A5 V$ S/ s) \7 P
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