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〖课程介绍〗+ G1 z0 [" a4 D l2 q8 f+ L
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 D4 J7 u3 J7 x/ r3 {' E2 n; u, N! s& |' ?8 A! n x
〖课程目录〗% S6 m- ~: l& I2 U3 r! X
1-1课程概述与环境配置
- h! C( Q( E4 X/ `$ `9 ?* t5 [/ ]1-2深度学习与人工智能概述
5 C0 [& q# E: ?0 P1-3机器学习常规套路+ H2 \8 I8 |6 B0 ~) y- t$ y
1-4K近邻与交叉验证
2 `3 k' G7 d; A1-5得分函数
. c1 A- i+ a& ^9 u; ]8 U4 A& P; U- w+ p9 [1-6损失函数: i6 n% H5 x7 d
1-7softmax分类器
1 P; X$ N* J" B! Z$ A: i7 [1-8课后讨论与答疑
7 |4 e: J; t; {7 f9 o2-1梯度下降原理-% I& e" y! w* B- H" f9 q1 M
2-2学习率的作用-6 d5 I# h! [3 L* L( E4 }/ _" o
2-3反向传播-
' x' Q# V- b6 y" o P$ t. _2-4神经网络基础架构-
2 J! R* l) P' J" I6 v: \/ \; r3 @2-5神经网络实例演示-' r1 U8 E3 r5 q! {% {: I
2-6正则化与激活函数: S- M9 V0 _+ p% T2 Q
2-7drop-out
: e8 H4 v9 N$ Z- P+ b2 Y2-8课后讨论
' K* S# t+ f* @. ^+ }3-1tensorflow安装
1 m0 v! l1 j; A1 D- O& X5 O3-2tensorflow基本套路/ s6 k" p1 H; `) N. L
3-3tensorflow常用操作
+ i) E8 U- u k# t' v3 Y8 P3-4tensorflow实现线性回归0 w: i/ H* u& }; d8 b+ e
3-5tensorflow实现手写字体
4 t& x2 L- v8 ^6 k% ^/ ?3-6参数初始化( {! f/ ^7 ^6 q$ m) T9 ]/ Z7 B$ J
3-7迭代完成训练
- P# G" C4 S c3-8课后讨论
' c3 |( |! o! q. c4-1卷积体征提取
2 C" ?$ u7 r3 C5 A3 j3 n/ V4-2卷积计算流程
Q6 W' k) T& q4-3卷积层计算参数8 ^9 f2 K1 L8 {: Z, ^
4-4池化层操作
# Z; y" J; {* z& `1 C9 B" g4-5卷积网络整体架构5 ~0 w3 b" `, |- a; L
4-6经典网络架构
; G6 b9 B5 [) n: _, H6 g* L5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' R! |* ]1 K0 l) I
5-2使用CNN训练mnist数
3 @0 a7 }3 j; e9 a5-3卷积与池化操作
2 P4 S# u$ }/ f, O, D _ J5-4定义卷积网络计算流程2 P: V+ ^* V3 r" `
5-5完成迭代训练( H* I: J5 Y( Z! V
5-6验证码识别概述7 E0 U) B+ i# q8 v A
5-7验证码识别流程
$ q2 ?# Q1 m9 d/ o+ {5 }7 ^6-1自然语言处理与深度学
. {/ O( @6 m) S$ g" d7 u6-2语言模型
' |) y0 O$ G8 u) \' S( K0 a6-3神经网络模型
0 _9 U( U& s2 t2 n6-4CBOW模型0 d' W1 I: T# O4 \8 _9 i& |
6-5参数更新" x: g4 G# m c! ?. L/ ^; C
6-6负采样模型; N4 L" `! U3 B" y/ O8 q
6-7案例：影评情感分类(数据
/ V; P U: G6 n! X1 D7-1基于词袋模型训练分类器
' T. K. S+ ~( p' K) E0 U5 C0 q7-2准备word2vec输入数据/ N4 Y6 c1 q- G1 G4 `- e
7-3使用gensim构建word2
0 P3 }/ T @& A; O9 ~2 h7-4tfidf原理( f- ]" j2 ?* O4 Q; O+ Z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 @+ `' @9 ~3 g7-6GAN网络结构定义$ |1 L, x* s F( y) [+ P
7-7 Gan迭代生成( b5 v9 M7 [$ ~) c* ?; u* B
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）' p) s! Z8 u, J9 Q$ e+ H
7-9DCGAN网络细节- B: F& Y$ [# R# `3 t3 o( [8 c I/ n, O
8-1 RNN网络架构" p0 d' U9 O# G+ |5 t I4 ?
8-2LSTM网络架构% ]. r: v' k" B3 U1 K
8-3案例：使用LSTM进行情
/ H% D/ f. `9 ~* {" f: y( F+ B0 k& Q8-4情感数据集处理; G$ A5 W2 B H6 } T+ B. D1 T
8-5基于word2vec的LSTM模型
" v7 O, {0 S9 ?0 D! L1 r9 l8-6趣味网络串讲（数据代; X1 U/ l1 |) \7 @
8-7课后讨论版
* E E1 m) F4 A& l- x3 I3 q
5 u! R, C- `2 v" d* s8 u
; r- C7 Y# ^# \: L8 F〖下载地址〗: h% ^$ N5 B( e9 R+ i
0 S6 F: [+ Y3 |8 B' ^
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