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〖课程介绍〗" m }/ H9 {5 }5 P
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 b- k, b: r' I- B T0 Q3 s7 K% m3 v
〖课程目录〗5 L* L4 I! P) r; |# ^
1-1课程概述与环境配置* }* m# `8 W+ C% h# o- f2 k
1-2深度学习与人工智能概述/ ~5 P' _; D% b4 ^ K4 q0 P
1-3机器学习常规套路
) m9 Q6 t+ Z3 s/ t* o9 O1-4K近邻与交叉验证* ?5 }5 ?: b( x8 j- T
1-5得分函数/ {" q9 n6 R2 Y( {0 f
1-6损失函数5 w! D Q" y$ C) |1 {, H
1-7softmax分类器
. s( m% ~, F# O( D" I6 k1-8课后讨论与答疑
" [( a3 C- \% w2 H2 x; o2-1梯度下降原理-
9 d5 L5 k( d1 q2 G5 N2-2学习率的作用-
9 ~) R6 W6 T5 y- q% w2-3反向传播-
1 Q& t! {8 t' Y+ E% y$ C1 }; q3 `2-4神经网络基础架构-, f9 @ v! ^% \
2-5神经网络实例演示-
. o% H: M5 |) L0 E2-6正则化与激活函数2 y0 j5 G4 \ [* d' @' Q% J. @
2-7drop-out7 ^( R. f8 B' k9 R" l7 k1 Z
2-8课后讨论
0 \, M2 d3 L% D! w3-1tensorflow安装
3 s- K- m5 M g3-2tensorflow基本套路, A3 H! o+ J/ W: e7 w g1 Q& v* F
3-3tensorflow常用操作
+ S) `9 i& V$ Q7 N3-4tensorflow实现线性回归$ a. N+ k1 ?! B# B; L+ x; c
3-5tensorflow实现手写字体. Y. V7 V" v* }, U
3-6参数初始化$ f2 k5 h+ P4 M6 ]
3-7迭代完成训练- g! Y( B; V6 O+ N1 F
3-8课后讨论+ n# N1 m# K. c, t
4-1卷积体征提取! p# A+ [) [# i4 R4 u
4-2卷积计算流程 w, |& |- R, J3 k. p9 p7 d: a( ]
4-3卷积层计算参数
5 Z- p! d$ `' J& Q6 g9 r4-4池化层操作5 j, U' R; w2 m$ a: e$ H$ B
4-5卷积网络整体架构/ ?4 F4 m6 W% j
4-6经典网络架构- q$ s. Q9 A: I! v$ L! {
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）9 k' O2 l0 @; e
5-2使用CNN训练mnist数
. N* d1 B* M4 X5-3卷积与池化操作* W; y9 W1 M& }! i
5-4定义卷积网络计算流程
/ B, R- X3 y" }: U, p5-5完成迭代训练
+ p- q7 z' v2 F* ?+ C [' x5-6验证码识别概述* F- v1 X- v. e
5-7验证码识别流程
5 G9 r. I( E) h: j/ w8 N$ ]) e6-1自然语言处理与深度学; `; U; V4 X) l1 N% O+ ~
6-2语言模型
0 Q6 o$ f) e* T5 s3 h6-3神经网络模型& l5 _3 ?* w. M. q
6-4CBOW模型1 ^+ x9 ~$ S. r- Q9 f4 U' V+ o! q0 T
6-5参数更新
' Z( M) W/ O c9 L/ L, |6 s6-6负采样模型
: h" p3 ~/ W9 a; e6-7案例：影评情感分类(数据
! O6 b) Z5 ?4 ^ }, H0 @' F1 W D- j7-1基于词袋模型训练分类器
3 j5 T% C5 Q3 |4 Y$ m' s9 l( W7-2准备word2vec输入数据
. g4 C; A/ m% T3 l L( m& P" m4 B. e7-3使用gensim构建word2
( X% F7 O( k O- _+ o6 _7-4tfidf原理- P- Y8 c7 Q. A" A: k- [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( N, I2 L( r' U O3 m2 }, |7-6GAN网络结构定义$ j0 Z$ R9 P3 o' K
7-7 Gan迭代生成, l- i/ l! c. |9 n* Q
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）; r: s2 m1 ^$ v7 ]4 |0 A( u
7-9DCGAN网络细节
- Q( {4 P8 c$ o% N0 d6 w* \8-1 RNN网络架构
0 l# H+ T' f) V, B$ M" C+ r8-2LSTM网络架构
9 |* f& x/ z. r' a% G" a7 x) w. p$ P8-3案例：使用LSTM进行情
7 E' K! Y$ i7 H7 S [8-4情感数据集处理
0 `- U' t; U) h3 u/ w8-5基于word2vec的LSTM模型% S$ z- f& N# V" q3 t
8-6趣味网络串讲（数据代
& f! X& m8 D* l9 I4 x8-7课后讨论版
8 b$ v5 l4 p' v# @2 @+ E. B& N5 N L: J* t- ^, h$ L/ i
- G4 K$ E$ G$ d5 r〖下载地址〗6 M; ]4 C+ _# M' y% D6 ?
" i; s' c' k8 x7 }
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