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〖课程介绍〗
, Y# q4 |1 A0 i2 N" ~此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( @# P% d- Y/ `9 _6 M/ d( F
3 `- n9 C; m3 }
〖课程目录〗
+ u9 U0 O M# X; I1-1课程概述与环境配置
}: `+ W1 e9 k# B1-2深度学习与人工智能概述( f+ a; g; a/ E8 N* C0 x
1-3机器学习常规套路! [- x. { h, l
1-4K近邻与交叉验证" p# a0 j, {5 v4 f6 i
1-5得分函数
3 _0 q4 J b; L+ m8 i1-6损失函数2 U5 b" Z2 W! U7 i5 q
1-7softmax分类器
" t8 |, J. _) r# C7 \9 {1-8课后讨论与答疑0 L/ |1 ^3 ]" n0 Q' r" v- ~/ i+ _
2-1梯度下降原理-
# A! u9 L6 @' |, @: A2-2学习率的作用-
3 [2 v j! I* q- S5 ~6 ~2-3反向传播-
% s8 x# i7 n- F& `; z2-4神经网络基础架构-
7 B9 d. }, _9 X3 q2-5神经网络实例演示-
* Z# r8 r P. _- L0 W2-6正则化与激活函数9 C9 R. X- a# W( Q
2-7drop-out
2 S" `( H& Y+ D7 b5 f! r2-8课后讨论3 I& K. z1 {+ @/ y: H! @4 U9 \* B
3-1tensorflow安装
. J8 `6 m- A- \ Z9 ~% }' r1 L3-2tensorflow基本套路& y, w/ ]# L, S
3-3tensorflow常用操作2 p3 X0 h0 ^7 Q* p" u
3-4tensorflow实现线性回归
! w# `) G, W& z. v# [4 f3-5tensorflow实现手写字体4 e7 P' q; h; D" f& I2 Y* m" b
3-6参数初始化
" J5 U4 g' Z" ~* {3-7迭代完成训练$ K% K* i( F5 K1 T# |$ T
3-8课后讨论8 ?2 B' K, `+ f) O# {( M
4-1卷积体征提取, M! a+ k* T6 X- t6 G
4-2卷积计算流程: r. u4 T0 t4 Z* h
4-3卷积层计算参数4 z5 S. D( x+ z: [0 j
4-4池化层操作
7 _4 P+ W5 ]8 z/ J4-5卷积网络整体架构' J: Z9 R1 z3 e2 o2 B- Z
4-6经典网络架构
' ~ x$ c9 P- F5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, O0 I* M1 K7 L
5-2使用CNN训练mnist数* t/ l0 t: c8 n5 A' O" Q
5-3卷积与池化操作
) { g. b) c0 f& u5-4定义卷积网络计算流程
% c. m0 E/ h% D5-5完成迭代训练+ X& U9 R+ a" i. |: \2 O- S2 S
5-6验证码识别概述( D- i) |3 j: }# h' U
5-7验证码识别流程0 J0 n; S G9 \/ e7 a
6-1自然语言处理与深度学
6 Y9 I1 j8 \5 _' D+ s6-2语言模型
9 a6 G" g: d- B6-3神经网络模型5 ]- w' A2 O9 S7 M. G7 O
6-4CBOW模型4 c1 A/ J2 J, D6 Q3 L
6-5参数更新
w m; u) P; I3 x4 v- R; s' O0 {4 K6-6负采样模型4 D# d. @ C1 R5 C
6-7案例：影评情感分类(数据5 Y* K$ L( |* m g& ^
7-1基于词袋模型训练分类器
0 |4 `5 d3 z( p7-2准备word2vec输入数据
% U% K; Q/ [: v" ^' u# f7-3使用gensim构建word2
% @ b8 M. e P% K4 d7 x# V0 n$ Z1 G7-4tfidf原理
5 U i3 D% \' ^ n7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
9 r$ e' \( g2 E! p! V/ K7-6GAN网络结构定义$ r3 C' P3 i5 E8 e
7-7 Gan迭代生成# C) s$ h( @3 m- o+ E2 {
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ {* ]* u) [" {- l+ x( U7-9DCGAN网络细节, B& P) C( {0 U2 U0 c4 d7 }
8-1 RNN网络架构/ O9 M& m6 _% L: D0 {0 w% x
8-2LSTM网络架构% s: Z7 @9 Q$ ]# h$ E7 a
8-3案例：使用LSTM进行情7 U, G& {$ w+ }/ j6 e
8-4情感数据集处理9 z0 v: C# j$ ^
8-5基于word2vec的LSTM模型
; ~5 E; K& p+ u$ i6 U8-6趣味网络串讲（数据代8 T% @( T% J$ D/ p6 G# K
8-7课后讨论版; g9 E5 w1 |9 c- o
. m7 p# ^" b- y) g! K+ }2 G& ` O
M3 J% k2 R" u2 |8 C/ w$ q: y1 P! D3 G
〖下载地址〗9 Z& t5 |. q0 d# Y y; x& |
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