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3 ^2 |; ?- L. o# K4 h2 H5 r$ c〖课程介绍〗% H- C$ d0 K) J& K1 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( e `: |' Q4 u# G) B: ~) k& {
- l* B6 p* S4 p2 M6 ~3 d4 y〖课程目录〗
8 _! a) U T" T' U0 m; I4 ]1-1课程概述与环境配置
% l' i) ^2 G1 Z0 ]9 V) k1-2深度学习与人工智能概述2 e: Y+ v9 w+ [- G3 H7 ]
1-3机器学习常规套路
# x* y5 X3 `, p8 X; R1-4K近邻与交叉验证
: y" s1 L' Q& h9 T' p1-5得分函数
0 g9 j" g2 q# }7 b4 e( Q& i1-6损失函数
4 t9 {. i& ~' L1 u" [1-7softmax分类器
/ J& D/ @/ \% N @ ~) P1-8课后讨论与答疑
8 q @9 Y) q7 A' J2-1梯度下降原理-
. G! n; n$ |/ l+ t, \8 @2-2学习率的作用-6 W5 P$ ]$ P4 Q5 ]' Y
2-3反向传播-( Y: S+ ]8 P% b7 v& i' A
2-4神经网络基础架构-
8 F$ E- @. b# @2 s( y- R# F2-5神经网络实例演示-- O1 K0 y" d" _1 Y* A8 e% g* h
2-6正则化与激活函数
5 l5 \* ?0 h5 ^* [' g) V, D2-7drop-out
1 _4 J- e1 h2 C! F W2-8课后讨论& @: T# Y, d3 S, F% Y. ~: h* x+ p8 o6 f
3-1tensorflow安装
2 `' t% c0 ]9 _# Z# c8 B4 @3-2tensorflow基本套路
* W+ l: |8 m6 y7 Y! p5 Q% Y5 g3-3tensorflow常用操作1 r! p2 e5 {* Q+ Q4 Z% y' z9 `
3-4tensorflow实现线性回归
( o& S. Z |1 s: ?$ q/ `2 C8 g y3-5tensorflow实现手写字体
5 _9 L7 t) _7 s+ f3-6参数初始化
0 u- _, W k; y/ k" |3-7迭代完成训练$ |# V$ n7 V- q6 P2 {* _
3-8课后讨论0 Q* ^* ~8 I" L, ?5 V7 L
4-1卷积体征提取
5 f* X6 x% t. u, q. ~5 {2 ~4-2卷积计算流程* N6 s4 Y/ ]& t& S# G# q' S
4-3卷积层计算参数0 @" f4 t5 ~- w K+ Y! y; U7 C9 }$ Q
4-4池化层操作9 q/ ?0 L) ~/ |: r2 O6 K8 J
4-5卷积网络整体架构 @7 ~( v0 Q6 Y/ O
4-6经典网络架构$ A* k! w) r0 c- D- w" @; ^; j9 h
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）; O' T3 A% ^7 X
5-2使用CNN训练mnist数* C M' C& [0 ]" ~+ C$ I
5-3卷积与池化操作0 Z- R# O" ~" `) {, C* B8 s0 \0 V5 Z
5-4定义卷积网络计算流程
) {; d; O# _; K5-5完成迭代训练* M/ x/ K) B: T5 B5 \
5-6验证码识别概述
+ Q& y4 `/ z; t0 j4 k! v5-7验证码识别流程
! p/ O; j$ T; n% x" C. j- s: p6-1自然语言处理与深度学
& }3 }# s9 X, T+ x6-2语言模型6 o: f9 i1 E: R2 l! {7 ^
6-3神经网络模型* {+ W5 r4 h1 f9 ~ k
6-4CBOW模型! |3 J9 H$ C6 G. X: T7 B
6-5参数更新
; Z# d& R! t7 S5 E2 Z$ U0 z6-6负采样模型
! `. H" [' O2 v9 O6-7案例：影评情感分类(数据% S4 E; f' r1 \" c
7-1基于词袋模型训练分类器# F* |' F$ z3 z/ l7 L; m
7-2准备word2vec输入数据" v' E" g3 D" g( {
7-3使用gensim构建word2
1 C- L6 z# _. h2 M( ]' F+ P7-4tfidf原理
S/ e6 q6 b' {3 k/ X. E7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), i- C: y4 S8 _- _3 v
7-6GAN网络结构定义7 ?$ N/ |; Z2 Z) y- L
7-7 Gan迭代生成
. E+ ]! T; w! o- H7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& E4 S$ D* D* e% `9 F
7-9DCGAN网络细节& P4 n% K( i9 R9 `
8-1 RNN网络架构
$ I" Q2 j7 ]; k7 Q: G& j8-2LSTM网络架构/ o3 V: `, ~- k: J6 q8 z
8-3案例：使用LSTM进行情
8 q; e% c) ~/ v1 u) z+ n K8-4情感数据集处理' y) W( F5 `6 w
8-5基于word2vec的LSTM模型
; }9 e% U2 [1 t4 p: S) @' M2 o8-6趣味网络串讲（数据代3 o) x( ~+ Z2 {) u. s
8-7课后讨论版0 V; E2 K7 K. T- `6 u( ]8 U
9 j) z& D' [ ]: s
7 h$ N3 f/ l! `+ ^$ W) A7 p7 _
〖下载地址〗- T3 v0 P6 I' R7 L: a! i1 d$ O
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