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6 D/ T' X9 k8 C) |〖课程介绍〗5 X9 h* H, }4 S& f
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& @ i Y% n$ ]# r7 e
# y- s! v; W- c8 {! B, A) ]% k G
〖课程目录〗
; X* q5 l1 U+ t* g; m" W! }1-1课程概述与环境配置% H- K# M; v/ t, _- K
1-2深度学习与人工智能概述+ ^/ x' j' p1 F. E6 _9 Y' Q
1-3机器学习常规套路
7 K' Z1 H. ^! p ^, `. y7 M1-4K近邻与交叉验证
) U9 v0 a) \3 }+ {, C& l1-5得分函数
9 U* \ V3 k* M# e5 p1-6损失函数. d( a6 N$ f# K
1-7softmax分类器! { E! w1 a1 d* W# W
1-8课后讨论与答疑8 @, o+ x. C; j2 l, a5 M; M" ?
2-1梯度下降原理-
P. {; `% f; R" U, `2-2学习率的作用-1 P* E+ f9 T. G6 o( v" U' u
2-3反向传播-: s$ K. \8 ], c5 w# R
2-4神经网络基础架构-! ]5 i9 Q: ?( O( F [/ i
2-5神经网络实例演示-) \) j4 X" U( u/ E1 J6 B5 i
2-6正则化与激活函数# i3 E, ^* c0 C
2-7drop-out
X# V- e3 M. u1 @2 _8 s2-8课后讨论2 C+ }* \6 h: ^
3-1tensorflow安装
$ a9 Q+ i7 F- J% K$ P# d6 i) C) Q3-2tensorflow基本套路
' ]# A% U% R9 Z5 j! S" X3-3tensorflow常用操作
+ j, M) x6 `/ j' K2 n) D5 T3-4tensorflow实现线性回归
; x7 z/ A9 K; }. q7 k& v, t3-5tensorflow实现手写字体- \5 K3 G, [6 j( W
3-6参数初始化) v: g, v, o- w. J1 t8 u
3-7迭代完成训练
- |: m) [# T' G H2 s( Z K$ y3-8课后讨论
$ m! y) z, }, a1 i3 }' x0 ^4-1卷积体征提取% ^* L. A. {3 W% c q6 a
4-2卷积计算流程9 V( d+ T' n" @3 X, M8 A" I
4-3卷积层计算参数5 u6 z6 }) _' D! y! I
4-4池化层操作
( F3 ^) X: Q, u/ o) u8 B4-5卷积网络整体架构+ \+ H7 P/ I7 _! b- R
4-6经典网络架构
+ d- G6 O& \" v% ~% m; p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) b4 o e" K, ~. U
5-2使用CNN训练mnist数) D& d. G! f% f! p
5-3卷积与池化操作
, p5 _+ n; A1 S7 X1 v5-4定义卷积网络计算流程
1 Z# {0 a3 d" E8 ^3 W. b5-5完成迭代训练
: `7 k+ M; f/ y3 I# Y( a5-6验证码识别概述
) y+ {, e" y% x( l- H. q1 I& m+ D5-7验证码识别流程" u B$ Y" {+ r. k; Z; V
6-1自然语言处理与深度学/ M! c$ Q: Q/ L) h
6-2语言模型# g9 L7 i9 z- u$ q1 v; z/ y' t6 w
6-3神经网络模型
. x6 s, i$ i: t, F) n6-4CBOW模型
% y% K; F+ S& t5 j& a6-5参数更新# L8 a! Z3 L: L+ B5 t- I3 B+ F
6-6负采样模型
* a, Z! V% Y+ X6-7案例：影评情感分类(数据1 i6 z1 S# w6 v6 s' s M0 l+ |
7-1基于词袋模型训练分类器5 B0 e0 p/ o3 x4 b- @- \" g
7-2准备word2vec输入数据
0 p# @7 i3 d/ p6 a. J- t7-3使用gensim构建word2
6 Q" a2 H0 d4 _6 }, t0 j* A7-4tfidf原理6 S$ L8 @. l0 v2 O9 A
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. b- H' y5 S7 b2 e: O7-6GAN网络结构定义
7 {6 f, C6 ?9 ]" {. g7-7 Gan迭代生成
+ e! v5 H2 J9 q8 p& M. m! s" Z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- p1 U' k( N. K* j
7-9DCGAN网络细节* C8 k6 O% H- k& J
8-1 RNN网络架构5 }' E6 w" M+ I2 \1 @
8-2LSTM网络架构1 t1 ]7 O9 ^) L% U, D; Z, i
8-3案例：使用LSTM进行情
4 k' d+ d3 @7 Z8-4情感数据集处理
% ]2 f7 d4 t% e8-5基于word2vec的LSTM模型4 |2 N; O! {1 h2 i
8-6趣味网络串讲（数据代1 M+ p% U f; p% x5 E! y. q' f
8-7课后讨论版
. M6 @ ?0 ^$ N4 G: ? G" A9 b& g U m& B
# H( \1 u2 w7 h& K〖下载地址〗2 ~5 \ _2 n' G. q- v; u( }
, P+ [, H: d; h6 J$ M# W, Q8 |
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