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〖课程介绍〗
; Y+ s; X1 J8 ?& K此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
; F6 P! [3 W0 F1 P% K) G8 y+ F8 R9 J h% ]' i' U
〖课程目录〗. x) @: C0 Y! c. a
1-1课程概述与环境配置
. {6 n. I( ~( v: r, ?% n% ^1-2深度学习与人工智能概述$ z* S6 N& {( z' X; e/ @7 ?1 q
1-3机器学习常规套路' j: ]/ r& G, T1 q9 K" e
1-4K近邻与交叉验证% p- o9 C6 f9 h& |! W$ \( ^
1-5得分函数0 |" |: y: A: K5 a
1-6损失函数
6 c' l( ` f& l0 R [1-7softmax分类器
% l0 J j2 [" K3 ?- \" ?5 J% Z1-8课后讨论与答疑
' d& n# i$ v( `6 h5 T( {2-1梯度下降原理-1 n! d$ s b2 K0 s
2-2学习率的作用-9 \" s# \$ m! ?, q) A2 C
2-3反向传播-2 f6 t9 n8 E! l# v6 [
2-4神经网络基础架构-, G7 T- o* M( L I
2-5神经网络实例演示-
: ^. i6 F3 B; e2 n; w) F+ X5 i2-6正则化与激活函数0 o$ b" c' L/ V9 X6 I
2-7drop-out
9 ^4 {9 H$ @) B7 N) z2-8课后讨论0 B- z) U N7 d2 E1 M4 D" ^+ P5 `% U
3-1tensorflow安装
; L3 X9 E' l2 b0 Y3-2tensorflow基本套路3 p: k( U' K0 F v
3-3tensorflow常用操作) @" x1 o3 k i/ W ]
3-4tensorflow实现线性回归
- _+ \5 j% U" \) L; q3-5tensorflow实现手写字体, q p! u4 j/ R& {0 I" T2 }- G& Z
3-6参数初始化
' u F# j- X& W5 p8 ]3-7迭代完成训练
6 ~% F$ `+ p5 g% j% b4 ^; m- B3-8课后讨论" ^/ r( ^6 h( N4 w- G. h: V8 C
4-1卷积体征提取
2 x+ Z- V# }- O( p% G+ {4-2卷积计算流程
$ o: ~8 Q8 ] e" s, U4-3卷积层计算参数
4 p( _1 o% t. v8 k4-4池化层操作/ P6 L7 j. a+ e& o2 ]9 G0 P S
4-5卷积网络整体架构
3 o, Z1 u7 t9 e4-6经典网络架构4 O; H9 C/ w/ H6 z2 u2 N' b+ x: W
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) X% M+ M$ i) v+ h4 D% k5-2使用CNN训练mnist数
: \5 x# c- q T5-3卷积与池化操作% H" x, @7 B2 w; ]/ i G' m
5-4定义卷积网络计算流程
1 O+ x, N# V! K5 k8 } I5-5完成迭代训练
! c( s7 c7 A3 W: p( Y3 [ L5-6验证码识别概述 ?! `: P0 @2 G1 l5 B- W
5-7验证码识别流程
' S2 v( U Q) E) w0 H6-1自然语言处理与深度学* J. R: I5 _6 F5 l U9 p- r
6-2语言模型
. F7 `# p4 D+ G+ o& J6-3神经网络模型
3 y8 e1 y. B" t' O- O6-4CBOW模型9 w0 L* ^) B3 A0 E: W& }
6-5参数更新3 x- r7 j/ m* b8 w9 h# D' ]
6-6负采样模型3 y2 k( K5 t1 L, n
6-7案例：影评情感分类(数据* N) J. l# z* J5 R( M! A6 B7 } R
7-1基于词袋模型训练分类器
V- [: m* l4 W: D8 q# e+ i- _7-2准备word2vec输入数据
$ p& Y' W3 ?4 |7 O$ c& f7-3使用gensim构建word2$ q6 h" ^$ n$ f- f: ~( ?! y: e
7-4tfidf原理) h" p, L) k6 T2 V8 P
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, n6 D. Z) I5 g6 [7-6GAN网络结构定义2 E3 M- s6 k2 j# Q
7-7 Gan迭代生成
3 \8 `" s4 n7 z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% L' b. b! O# K; D$ r% R7-9DCGAN网络细节* O# n, i/ i( ~
8-1 RNN网络架构
$ s; q& h: n8 r- o! G5 e8-2LSTM网络架构+ R3 b; C# z, @! x0 }( N6 j
8-3案例：使用LSTM进行情
& N& p. Q$ G) m; `2 q6 _8-4情感数据集处理
' ^# }% Q4 H, I. U* `) x8-5基于word2vec的LSTM模型
5 n: l; Q# f- L8-6趣味网络串讲（数据代7 H7 t8 p' U# f2 x" w1 V3 ?3 G9 n# D
8-7课后讨论版
$ }+ v* O. \0 v6 ?8 X1 [1 m
S! [4 L* o3 y7 Q4 a1 M) @# @- p% P. ^. ^' p( N/ ~( k
〖下载地址〗
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