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9 e9 q d4 U3 S8 p' _2 ~〖课程介绍〗( G6 Z* N5 p$ X/ 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
z+ N+ t3 ?3 ~" D9 O: x) l4 X$ p3 A0 o9 m/ c j
〖课程目录〗- D1 n: Y2 A2 N
1-1课程概述与环境配置
/ {( d/ k( _! S: O: }' y" I1-2深度学习与人工智能概述
: X2 Y, W) H/ I0 c1-3机器学习常规套路. C- I' R) y+ d j+ y9 e; g5 y
1-4K近邻与交叉验证) d' r3 t6 N" @! |
1-5得分函数
5 e2 E- P y/ d' y% Y' m& f+ o1-6损失函数
# P. z: G7 B* o4 A2 r! ^2 m0 A1-7softmax分类器 ?' j/ r: |8 V" L) A5 _
1-8课后讨论与答疑! g- K4 C! G* N' o* F, {$ V
2-1梯度下降原理-) p% P& I' L1 {/ r* I9 q; ^& n
2-2学习率的作用-
# O0 X1 z! J& ^1 L2 f2-3反向传播-
! Q k' N9 Y$ x: q$ r) ?6 F2-4神经网络基础架构-
5 C' {) {' R6 ?) ~+ _3 U2-5神经网络实例演示-
% c' Q0 T6 T S- V- n5 ~# o2-6正则化与激活函数' {% }0 M' E1 j; i
2-7drop-out
0 ` ~" E+ [2 N4 k2-8课后讨论8 P+ ~, T" t/ Y ~4 J4 Y
3-1tensorflow安装- q, H" O: g5 C8 @- B! e
3-2tensorflow基本套路4 \8 b- R# o; g, |! a' C
3-3tensorflow常用操作# _1 q% m$ d" F9 ?8 D. d+ f
3-4tensorflow实现线性回归
) ^. k f2 r5 I: s) `7 C. {3-5tensorflow实现手写字体4 v) \$ v. b( N. V
3-6参数初始化& j/ ~$ T, W) B
3-7迭代完成训练 m" X) P; c! z) f
3-8课后讨论8 a# R& w3 Z5 Y/ e
4-1卷积体征提取1 Q( Y% B, p0 }: K8 A \3 ?
4-2卷积计算流程
0 M$ r; D/ G7 z7 t4-3卷积层计算参数* `! d. h: d: ?7 u: D0 B% R$ D
4-4池化层操作3 h% {1 L3 a P4 A
4-5卷积网络整体架构; o+ M% G! t6 s- S( k" t3 i+ H# T
4-6经典网络架构
; i0 O7 o9 u6 Z0 i6 C& _& p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 @8 h. a5 w6 ?7 l, F& H5-2使用CNN训练mnist数
' A% H$ |; y/ \$ p8 t5-3卷积与池化操作
% d) a, G* |% Q' ?5-4定义卷积网络计算流程
: s: o4 N( A# q; D9 k3 H5-5完成迭代训练
6 i, K6 p( J6 n% R/ _0 T0 o5-6验证码识别概述
8 g1 z' J. `# b4 X5-7验证码识别流程
8 S/ y6 A0 M6 v$ ?% H6-1自然语言处理与深度学6 E( c) o% w/ d( P8 Y
6-2语言模型
5 T0 h8 J, P9 O7 c8 c/ T* e6-3神经网络模型
# P/ G; {' ]8 U u6-4CBOW模型: \: l/ J3 k/ k* }$ V: O7 Y6 Y
6-5参数更新
* q0 F4 i+ X2 u; }6-6负采样模型
: X8 p$ B$ f& {' o% u' m I$ Y6-7案例：影评情感分类(数据, r" U8 i# B% Q/ m* u) I
7-1基于词袋模型训练分类器& c7 I% A# W. k8 V. L/ y
7-2准备word2vec输入数据
; R1 w+ V4 u8 O* Q2 e h3 T7-3使用gensim构建word2: p- ^5 v( z! @6 a* `0 m& v6 g
7-4tfidf原理
& l; o7 V3 I5 E* I$ S' n6 S* B# M; b7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ y4 m) j+ C( K6 Q5 l" n ?- o5 ?% y7-6GAN网络结构定义
% ~8 G! x2 x C- c9 A3 p! y7-7 Gan迭代生成
1 p2 o5 u$ f: L+ X7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* l% J" ]5 a, a y6 L
7-9DCGAN网络细节4 j, _! K: i1 g3 @! w
8-1 RNN网络架构
% g' _! F3 o0 c( f! g M8-2LSTM网络架构3 ]" ^) l( W' _) z. h6 c
8-3案例：使用LSTM进行情7 r4 `& ?- w* e+ y& u
8-4情感数据集处理
) b7 i* W! W' h6 u0 J8-5基于word2vec的LSTM模型; B$ _' e4 g I2 H3 n7 g& F& i8 \
8-6趣味网络串讲（数据代6 Q" {0 J d, b; e9 s1 A
8-7课后讨论版% _0 a% c4 d; m% V# b( }
# ^1 g- l$ H8 M7 [3 H7 C- _! m; D' Y
〖下载地址〗- L; F% m, _# \7 s
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