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: P/ {+ p9 G/ s: \' U* R6 [〖课程介绍〗. U# [- }" G8 s/ H9 R
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 Z# ^% P. M4 {$ U% S& K' R& B, c1 r4 N! M' ?+ \" g/ u
〖课程目录〗7 m \) K' `! |
1-1课程概述与环境配置3 W# K* e6 C4 Q0 [
1-2深度学习与人工智能概述
& `4 X7 W4 X7 n- R/ t1-3机器学习常规套路' W, h* `; I3 I+ G; }
1-4K近邻与交叉验证
1 f; y( \: E' n- {- F- Y7 m1-5得分函数% j* M$ |. M" I! H" A; B/ V
1-6损失函数
3 Q5 y+ D. @, l5 b j' A4 a: t8 L1-7softmax分类器
' B0 f6 A/ c, A) V1-8课后讨论与答疑
) |# h6 L1 Y( J0 f1 P4 p" I7 b2-1梯度下降原理-
' T$ W& a3 ?8 Y' t" Z/ S+ s! I2-2学习率的作用-- Z( k$ ^$ N* D" B" {
2-3反向传播-
4 c- B" q) n T+ n2-4神经网络基础架构-; F* T9 T1 X! [, C$ C
2-5神经网络实例演示- |; K; J$ t$ b5 Y, U) k; W
2-6正则化与激活函数+ R% b$ Q9 U& B) i4 t0 I. }
2-7drop-out
* A6 U4 e" a7 A9 s; u2-8课后讨论
/ d& _; {* G% _' o' ?3-1tensorflow安装) q& S) s0 `, w9 d
3-2tensorflow基本套路) b/ E2 V' J% b" D
3-3tensorflow常用操作
7 e. l! V) I A$ c1 V) J3-4tensorflow实现线性回归! P1 r3 D3 y, O; ]: ~! A' N
3-5tensorflow实现手写字体
" C1 T" t2 q D2 c9 F! |0 u3-6参数初始化( g2 o1 N8 i6 D0 P
3-7迭代完成训练
2 O0 d* G2 t6 j: k, Z+ y3-8课后讨论7 ~# A8 H* J, G% r/ L; z
4-1卷积体征提取' @% S' b w" d7 q
4-2卷积计算流程
& O5 Q0 t+ d! k; r: z4-3卷积层计算参数
# `$ G$ h& a. ]6 I. P; D4-4池化层操作
+ ~+ }* c4 p6 x' J R( {& O4-5卷积网络整体架构4 z b: ?4 @& r [+ X# ~
4-6经典网络架构, a' {" q/ Q0 f H( p3 N
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- l c3 c: |4 l7 {3 [/ f
5-2使用CNN训练mnist数8 {7 e0 J& ?# D. S" u3 O. q
5-3卷积与池化操作" @6 }3 o" l$ n4 \1 j& e" w
5-4定义卷积网络计算流程% s$ `, Y9 C$ h
5-5完成迭代训练
x# @4 R( P) a' g2 _5-6验证码识别概述$ n2 P0 s) g0 k* m1 b! x
5-7验证码识别流程
3 |2 r, n$ l, }( D2 ?# l; T9 Q; S6-1自然语言处理与深度学& a; b% V8 @7 J
6-2语言模型: T% L8 C' o4 B f6 a$ `, I
6-3神经网络模型
0 ~; _( F& t3 d* j6-4CBOW模型! o6 A+ M" O" G" E: H( z! Z' S
6-5参数更新
4 ?! c7 z; O3 M) R+ o C9 |$ B: `% V' e6-6负采样模型
' K" Q, X: i" H7 w, X/ s$ D/ z6-7案例：影评情感分类(数据" ?4 x; `0 v% M& f: u+ m
7-1基于词袋模型训练分类器3 l1 A' ?$ e7 T! t
7-2准备word2vec输入数据
* F( g& w' K3 }- _) Z1 s5 ~7-3使用gensim构建word2
: Y. V+ |9 U: D. `5 C4 `. t) U: W7-4tfidf原理
, H+ O2 e5 z0 r2 p7 B7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 I- b, E% L5 c" Y5 @! F/ V7-6GAN网络结构定义
* K6 ?& q# Z6 w2 U) n' a. P7-7 Gan迭代生成
J& T [6 a, ~7 `9 C! I7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ y7 k: X+ b" P9 ?
7-9DCGAN网络细节$ I8 ?, v- w% f! r$ E6 u
8-1 RNN网络架构6 g3 P0 O/ ~+ C/ S# ?+ @* h: B4 d
8-2LSTM网络架构
8 e+ \ n* U; ?! w2 R& U% W8-3案例：使用LSTM进行情: J( k) P8 |# @- W
8-4情感数据集处理
3 B' n% F) {( O' I0 ^3 c! |8-5基于word2vec的LSTM模型
! | l+ q3 ~3 K" N* Q! A% D$ c8-6趣味网络串讲（数据代
& \2 c2 Z9 \( N/ ~! j8 P) P% H4 b7 `8-7课后讨论版( i( {$ ^( o( K P+ z: ~
5 l) W0 H- V* M2 ^4 ^' z8 a! D0 c
9 ~" d1 e2 m& e1 }& c! d
〖下载地址〗3 J, y% {2 [# S+ a
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