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5 v* I, g# o* K* ?〖课程介绍〗& S1 E2 R6 ^) y, s' U. Z/ 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
8 e- T) q; t) P4 v* |
0 f8 Z4 T5 J( c( }" f8 C〖课程目录〗
8 ^+ K* ]% p1 v1-1课程概述与环境配置
9 \; |, `' r% `% M5 H1-2深度学习与人工智能概述: h5 v" t, w/ C4 n& q
1-3机器学习常规套路- @( N! J" F% [9 z; v( Q& ~
1-4K近邻与交叉验证: A! b- B# f7 T, [
1-5得分函数/ M3 d, `3 W: o. d. T
1-6损失函数
( O0 P- o3 O4 N3 U7 e1-7softmax分类器) G4 m4 T' y3 p/ W
1-8课后讨论与答疑1 K: {( k% X E$ Y# M) K( W& R
2-1梯度下降原理-# ?' N, _" c& r& R
2-2学习率的作用-
h. [, `# ?6 x1 [0 K( p: ~8 A2-3反向传播-
% _: R j% @" n& Y- W ~9 R4 j: X2-4神经网络基础架构-4 o/ ]# ~5 r2 s( _$ r# t- Y) C
2-5神经网络实例演示-
" {* f% l8 |' F+ h. @. B2-6正则化与激活函数
0 u: \1 P2 J1 Z1 X! i) c( h! v2-7drop-out
$ W' }) G6 g. z9 H! b( l2-8课后讨论
- I7 O4 M3 T7 n! P3-1tensorflow安装
9 y, a1 h; H- S: V3-2tensorflow基本套路
. w }$ O0 ~4 _3-3tensorflow常用操作
, v4 G, k1 A& v0 Z3-4tensorflow实现线性回归
% H( p1 S# A+ ?3-5tensorflow实现手写字体
3 p0 n7 s6 H& K8 k* M3-6参数初始化# `4 }0 ^8 v2 C8 z8 p
3-7迭代完成训练
* K+ J8 P! L/ H' V3-8课后讨论. W3 Q3 s% d5 M
4-1卷积体征提取
! f: u- @% }. e7 O4-2卷积计算流程% f d% w! \( s4 r
4-3卷积层计算参数6 G; s6 |4 A& k0 T' v7 D; N2 a* g
4-4池化层操作' N* ~5 Y: Q: r6 A
4-5卷积网络整体架构/ g7 P/ Y3 i- u, X
4-6经典网络架构* l, ^* L# Z: \$ E6 `
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 T6 Z3 q6 G9 Y/ z" I5-2使用CNN训练mnist数7 Z; t- b( y1 ]' D# T2 v: ~1 }
5-3卷积与池化操作# ~9 Y$ i4 I Z- @
5-4定义卷积网络计算流程5 S" z' [$ _$ L$ N4 }3 W
5-5完成迭代训练( W& n/ R" v* t( M- @
5-6验证码识别概述
& x! b( E: S( u2 ?0 ^0 x& S5-7验证码识别流程
( i5 z+ x7 D9 M6 l* |# ~( R6-1自然语言处理与深度学
- I) H2 R+ T7 [$ L: B9 _( g6-2语言模型
$ E6 S# w" X% [1 e8 f6-3神经网络模型- P2 G/ q& G2 N0 J# X2 V6 T
6-4CBOW模型) o6 \4 T* k. e- w4 T
6-5参数更新
) o" }3 U, ]& J" u) u& Z6-6负采样模型
2 @. U( r; L% L4 e0 N6-7案例：影评情感分类(数据3 p! A8 K( R2 {9 ]( N, F
7-1基于词袋模型训练分类器( R0 U6 F8 t. ^$ o
7-2准备word2vec输入数据& _, O' c2 Y5 Y) t
7-3使用gensim构建word2
( \* R2 U/ W9 E _5 T: H7-4tfidf原理
6 [6 Z& C; r0 P7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 }) l" R2 q: V5 {% d
7-6GAN网络结构定义( J1 X$ e* A5 q
7-7 Gan迭代生成5 j5 Y' ]1 N4 X% d
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）# h6 [# h: k) f* P
7-9DCGAN网络细节' U2 b' K, A& [
8-1 RNN网络架构4 S% ~$ ]0 n o8 ^8 z7 j* _
8-2LSTM网络架构: \* [. o! V: {: ]
8-3案例：使用LSTM进行情0 y5 b7 n' [$ m" s) B
8-4情感数据集处理
- n0 u H; m3 X2 I8-5基于word2vec的LSTM模型
, P. [4 m5 N2 V6 n8-6趣味网络串讲（数据代
$ m% l m. K4 k8-7课后讨论版" D7 ]6 D+ u8 ]) x9 Y- p
7 L1 w4 c1 z! W( v; n8 t& ]/ I* X8 d- j
- y3 i+ h" _' D; o
〖下载地址〗/ D7 b6 c: T3 `4 Q! t+ X
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