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〖课程介绍〗$ s ~% ]+ J: ? o. O
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) B- e0 G# S0 e2 b+ I: [
1 a4 m& G. z+ F2 N( c4 V( m7 f〖课程目录〗
; @' T. O7 O1 T1-1课程概述与环境配置8 S7 o7 i! C3 V& U3 ]- T
1-2深度学习与人工智能概述' j# G! M2 g8 q) L* n# Q, r! H$ r
1-3机器学习常规套路
6 r' G5 H; r0 h& E- u1-4K近邻与交叉验证
2 ]' S7 T8 I0 {! B6 P+ r* G; ~1-5得分函数
! K! n# J; J. H1-6损失函数% @, @; l9 D" q: C- P
1-7softmax分类器: P( T( |' f) }" \$ C# _
1-8课后讨论与答疑
7 a8 i4 i2 j7 n' ~- s5 t6 I. J* M2-1梯度下降原理-- ~) V* G" U3 B. J) [( A
2-2学习率的作用-' _ q: ]) {# Q1 [4 g u
2-3反向传播-
, h- _/ A+ O0 |% T8 ^% k/ i2-4神经网络基础架构-, j; D0 _7 i0 b3 l2 O
2-5神经网络实例演示-- n" I/ ]5 k6 p9 v
2-6正则化与激活函数" w) C' x. Z; Q" P
2-7drop-out) W: s9 Q6 b' ]
2-8课后讨论
1 C5 a7 X5 C* D2 q" P3-1tensorflow安装4 o7 T" P8 J& X: J
3-2tensorflow基本套路+ m' E: ]1 ?; M, G( O
3-3tensorflow常用操作' C" _6 S3 P+ ?8 C7 R% L% E
3-4tensorflow实现线性回归1 c3 q8 h) d# T4 a2 S% b
3-5tensorflow实现手写字体
$ ]4 s: @2 E5 {7 s6 i @3-6参数初始化$ U# i8 y1 H: U7 \# i) k
3-7迭代完成训练1 h" L) j' b% ?; R
3-8课后讨论
/ n! D* g' R( |/ Y6 L! W4-1卷积体征提取/ {* X1 Z- Y, T% U% H
4-2卷积计算流程
$ t4 c% A# p7 T( m4-3卷积层计算参数 Z8 d; L/ a! X, W$ W6 P& C) d
4-4池化层操作
@- V4 d. M2 C; N6 c' J- R9 x4-5卷积网络整体架构( x+ q# D( o9 j/ z: [2 ~4 t
4-6经典网络架构
: E* |4 C0 L8 Y" O3 B8 i5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; n V3 g0 L; u/ C& f5-2使用CNN训练mnist数
& }* p! t- g/ R$ Y' M, v% k+ |5-3卷积与池化操作
: I9 }: V9 N1 i. R! L2 G+ ? M/ [: x3 h6 R5-4定义卷积网络计算流程
' n$ d" u/ a8 V% Y5-5完成迭代训练7 S6 E A/ l% C" \/ X* V8 @! x
5-6验证码识别概述3 Y6 H2 s2 U+ N6 M2 c
5-7验证码识别流程
4 }) G, _: X% e3 B5 F* T9 u6-1自然语言处理与深度学
" u) T) G2 h" B+ L2 W7 i2 N6-2语言模型0 ?+ P2 D' s, K4 S4 ?" c
6-3神经网络模型
% @' {! H# |; F0 |7 L0 _6-4CBOW模型, Y2 D) a+ i& R- h) q
6-5参数更新
% n! b9 ?* O* T, M1 ?+ o6-6负采样模型( c! F0 M- ]: ?* ?
6-7案例：影评情感分类(数据
; ^/ O' K3 B) w' a( g, Z1 |5 R7-1基于词袋模型训练分类器
- \' Y1 J9 a9 Y) r3 h8 |# C; @! i7-2准备word2vec输入数据
* p1 o1 _$ O2 s* I/ y- O7-3使用gensim构建word2
( q* y/ j) ~. |2 Y+ ?5 [7-4tfidf原理
1 x1 k5 _5 f5 o2 l1 J: ]) S7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
$ V9 d1 n* ?) \! C7-6GAN网络结构定义
1 r9 w; ]2 p6 e! o/ i7-7 Gan迭代生成
; p5 R3 s n" E/ H+ U! y7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）! Y; a# s, x/ j2 d$ _6 _% C% N
7-9DCGAN网络细节
2 R* @% _8 [1 e8-1 RNN网络架构* Z+ M& D5 k& G' x" a
8-2LSTM网络架构
- C% [% X' e" `8 k" `8-3案例：使用LSTM进行情$ Y. K; C* p2 k% p) T
8-4情感数据集处理; J- g6 j" p( W5 Y
8-5基于word2vec的LSTM模型7 D }3 n) T' `
8-6趣味网络串讲（数据代8 g" O9 V2 s* A8 n% Q9 }0 P
8-7课后讨论版
) f1 g: T+ d, V" K5 N/ \4 j
1 m. a+ h! x4 z# ?" H) S
5 `! b! w/ k6 @1 M! R: X: Q〖下载地址〗
M8 I7 @( J$ `0 M! w9 s5 D. h! }/ v j! ^- d/ Y& Z% B' i
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