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〖课程介绍〗
+ `" I/ p$ o" x! ^! d% M+ R此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. m3 v1 @2 V" q. l% d3 T: g+ D' J7 g0 j5 J* F, Z$ f
〖课程目录〗
* h2 y/ @1 {0 g8 H8 N7 H$ E1-1课程概述与环境配置
) F! {; z5 R. f" Q6 ~5 h1-2深度学习与人工智能概述
9 Q! j) `: p6 D9 {1-3机器学习常规套路+ q8 B) D5 F( e+ ~7 c r
1-4K近邻与交叉验证
0 y" y! x: _% L; E0 R. g/ x1-5得分函数& l" p, b9 n' S, g+ `, V, _
1-6损失函数
( n; t, k) e3 x" \; r1-7softmax分类器' Z) k% A) E3 h5 K5 R
1-8课后讨论与答疑0 H2 w S. A$ M2 J; b9 D
2-1梯度下降原理-0 T* V. w9 r6 }7 N! |
2-2学习率的作用-2 G. x# f" N8 }1 P: a& _9 a
2-3反向传播- f* T f$ W& C, ?0 |, ?" ~
2-4神经网络基础架构-( a P' [! k9 t. ]
2-5神经网络实例演示-% j1 A' \' P. P# V% @
2-6正则化与激活函数' w5 [0 |# v: l2 F5 L- V# u6 R/ d
2-7drop-out
H0 a7 U8 @7 v% q9 S2-8课后讨论
- G* _7 e& C2 a" q3-1tensorflow安装* |- [' Q$ x2 e2 u$ w
3-2tensorflow基本套路2 j, n4 V1 F8 `8 q* A
3-3tensorflow常用操作
* a7 C ]0 ]9 A% ?- }: E; L3-4tensorflow实现线性回归2 Z! Q: r" H% x+ [* L5 \$ a- v
3-5tensorflow实现手写字体
( e' j K6 | f3-6参数初始化
; U. k* b$ x$ z; Y* ^' S- R6 ^3-7迭代完成训练7 W+ M; Z: ^* U& l9 S
3-8课后讨论
9 B2 P% c; L. B# n- B4-1卷积体征提取
% O5 r3 A- |' V; a4 |, K4-2卷积计算流程9 Z$ E+ s$ g) ]: o
4-3卷积层计算参数
9 e+ c+ r Z3 q6 I# I4-4池化层操作
, B, B y0 f! X, ?8 R" E. G4-5卷积网络整体架构5 m) n5 @' _& e- B
4-6经典网络架构; q3 I; u/ \7 L9 b- c5 g. r# k
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; N5 j. H/ L# n' S4 y, i5-2使用CNN训练mnist数
+ y C+ f( n9 [1 E5 A0 @' }4 [, N5-3卷积与池化操作
# h8 n. f% k8 m. g7 u1 ^5-4定义卷积网络计算流程1 l! ]# L! T6 m
5-5完成迭代训练! B5 ^$ ]- k* y; d' n4 W5 D7 ]* [
5-6验证码识别概述
$ x' v' h. L) M6 j6 U5-7验证码识别流程6 l' Y' Z- g$ C# E" ~6 u" k
6-1自然语言处理与深度学8 q9 x, R3 z# e' L8 _
6-2语言模型6 r+ G' ?9 r0 n9 U( }9 H5 |
6-3神经网络模型
) b+ s y) l2 m! ~6-4CBOW模型
. l% T7 p4 r) r6 {. N6-5参数更新
9 J: M4 y2 m9 P7 k1 j0 u3 U6-6负采样模型, D" a! G4 j# \) A8 D$ ]3 |
6-7案例：影评情感分类(数据0 j1 I9 F( V; g, M( u
7-1基于词袋模型训练分类器
+ C8 ?( l1 v6 c. f7-2准备word2vec输入数据3 ]9 b8 }% X$ N7 O! L* u: y( N7 ~# l
7-3使用gensim构建word2: [" l5 \" o$ _5 A% `# z0 s: x3 x$ S
7-4tfidf原理0 r8 M2 d) R% W8 h
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
, ] `5 ~) x, i8 x7-6GAN网络结构定义
- F6 H" d0 i% T) Z- r: i; j7-7 Gan迭代生成" k5 k5 ~5 x4 a( G6 @, f# M
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 x* N2 j2 u; H- t( l6 o
7-9DCGAN网络细节
: o; E8 v: }4 L7 ?0 w! ?$ n8-1 RNN网络架构
8 a5 C( Y( d3 J8-2LSTM网络架构6 e. f, P4 X9 u% W5 z' B7 @
8-3案例：使用LSTM进行情
1 Z( E4 G' f. d8 Z8 w" G8-4情感数据集处理
) ~& j: K1 Z9 `* ?9 C8-5基于word2vec的LSTM模型
3 j0 A2 U$ R' @ Q& ^8-6趣味网络串讲（数据代1 C0 J9 l" `/ j4 v
8-7课后讨论版
0 I- }3 p. T7 b' v) A6 ~2 p# S" X0 }& x# E# r& v G( R
- [5 b4 Q/ w) W# k* _8 m% h
〖下载地址〗
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