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〖课程介绍〗7 @0 z% W2 B" N5 M0 ?% s
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& o6 r+ V2 ^- D' H, v- I" a3 G
' d0 A! T9 Z5 M; b〖课程目录〗
6 g$ V" L* ~) V7 q6 g5 ^1-1课程概述与环境配置- S/ [. G6 t$ `( f" s, m1 S! ?
1-2深度学习与人工智能概述% ?- B, u; I0 T4 B* z0 n
1-3机器学习常规套路
* N$ x. j4 d' N( o8 K7 g% ?1-4K近邻与交叉验证; W4 I) D' {( e# n% s8 _+ J7 c8 J
1-5得分函数
! r! `( Y4 k: o+ E3 x1-6损失函数6 [( s0 y" j; p2 q# ?, x
1-7softmax分类器
6 ~& j* m& d# T. O4 E! ?- f# L1-8课后讨论与答疑( R3 Q8 O8 Z4 X* h) I( j- E
2-1梯度下降原理-
s2 _% _' ?, }! y2-2学习率的作用-1 ~) G% L3 ?% \0 c! x8 `
2-3反向传播-+ g- O1 I5 {/ [8 r0 Z4 h
2-4神经网络基础架构-& S- ]% K5 v3 @1 T( m3 M3 M
2-5神经网络实例演示-
, ~3 b; P2 {3 o2-6正则化与激活函数; V; Z5 N' \7 C7 e- B# Y. c" ]
2-7drop-out
, j! f6 X W5 n7 }$ @) L2-8课后讨论
6 j0 U q4 g* J' W4 l7 i3-1tensorflow安装
# M' }. |: I/ ?4 d: t7 q3-2tensorflow基本套路( c( ?0 V+ Z. V
3-3tensorflow常用操作
8 ]/ z, a! |) U0 T' ]8 z% h2 U6 P+ t3-4tensorflow实现线性回归* H7 @* K* k6 M: t3 F3 R+ E9 ?
3-5tensorflow实现手写字体
; Y/ f+ r/ `9 w) U3-6参数初始化
+ O b" d/ s1 G& q( Z, S3-7迭代完成训练
, ~7 E) P( X8 \7 j# y8 B5 U3 {3-8课后讨论
; S+ @+ ]$ X( _# B2 t6 v( b4-1卷积体征提取
1 y9 s. l5 Z k: f' T4-2卷积计算流程* i; B2 g) u8 K1 X( T
4-3卷积层计算参数) r: z( k- }3 u. ~* G
4-4池化层操作3 N3 z" F. ]6 f% Y2 S* {
4-5卷积网络整体架构
1 E% D; m- O* O: y! M4-6经典网络架构9 T% V: i# u# g# J4 T! a
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: E" k) c. V' S( E& v4 d+ _
5-2使用CNN训练mnist数5 j, z& F0 n* L: d# U& L2 R' J H
5-3卷积与池化操作" W2 i- A3 M6 ^/ S" d4 a
5-4定义卷积网络计算流程
1 Y b1 ~& @6 h$ `5-5完成迭代训练( J4 `: F. N x' ^( g$ U
5-6验证码识别概述. L' `6 [) D' W# I4 p
5-7验证码识别流程
# w- \# \8 t" U& W6-1自然语言处理与深度学
# e% T% u+ S+ H0 M% ~1 c6-2语言模型
6 m1 e- i! P$ Y4 ?) X# Q/ J5 K6-3神经网络模型
0 p8 B& y" u! B2 e/ s. [; H6-4CBOW模型
* O/ ]' g. c4 m- A, d/ n4 {7 d3 A6-5参数更新
2 }& i$ |$ G9 \ n8 P* r6-6负采样模型
% W# v( Z4 X5 S: T" f- n9 r' w4 G6-7案例：影评情感分类(数据# O3 a% _0 f5 ^
7-1基于词袋模型训练分类器
; ]- |7 V ]- N3 I) @9 x5 o# M5 n' e7-2准备word2vec输入数据! p5 u/ E0 ?2 X! ` s6 Y
7-3使用gensim构建word2
/ p! B( s4 G. u- u7 J5 ^7-4tfidf原理
- x! H' M B! p! ? }9 i7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 I ?8 ]5 W7 l+ R. ]9 ]
7-6GAN网络结构定义
1 B+ S! O. p7 ]' _; z" p7-7 Gan迭代生成3 u- s* i; c: V: }0 @: Q2 a
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" t. `3 P2 b& P5 C
7-9DCGAN网络细节0 k8 B" E$ r/ J5 e( t1 x! S
8-1 RNN网络架构# A; D. r9 F3 l8 e' q% h6 i' A
8-2LSTM网络架构
; G% L$ z' i8 G; j- S# ^4 @8-3案例：使用LSTM进行情
v& G3 u5 _. Z0 D4 k8-4情感数据集处理/ g4 J- V+ `# k
8-5基于word2vec的LSTM模型
9 E- G6 g) b' N0 J9 N8-6趣味网络串讲（数据代" V" n$ {6 r, I8 S! e* k+ q
8-7课后讨论版8 C, y/ e5 w& a2 H: C$ I
" x6 ~* [* Z2 Z; q. j' Q: Q/ I- c
( ]* p: E" X2 {' ^3 q〖下载地址〗
) @6 ?6 l; I' n0 o5 Y `4 M: y7 O# s1 G
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