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〖课程介绍〗+ ~ Y6 P$ a& B: J
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ R+ V9 {- |6 b0 a: A; C
- r7 q E9 T* A1 ~/ v5 P a( E
〖课程目录〗
( s: C9 d( |8 I; O& g& f+ z1-1课程概述与环境配置: i- z+ K/ }5 T- L5 O
1-2深度学习与人工智能概述# k* M# y" s" \& a2 g: u4 z
1-3机器学习常规套路
! Z" l* w$ \8 D1-4K近邻与交叉验证$ V0 A% ] }: E+ m P# W* S
1-5得分函数
, l' h$ H3 _' r g: W5 d1-6损失函数
: u( ~) ^! ~$ z& [8 j1-7softmax分类器
0 q, a. X9 W" B- S2 o) b/ L1-8课后讨论与答疑& P9 Y, O( x1 J2 h; {& n+ |
2-1梯度下降原理-0 ?& Q3 y" j% Y5 M2 c7 [5 Q
2-2学习率的作用-
2 ~( m6 W/ Q. ~5 _! v2-3反向传播-: U- ?1 I: O- U- {4 H, @
2-4神经网络基础架构-8 i- p u# ]! X s2 B- s! K8 a
2-5神经网络实例演示-% s& o7 k! e* _
2-6正则化与激活函数/ s& L2 R _1 Y+ \3 g
2-7drop-out
4 k- O' x w/ V1 l2 F% W. w8 }2-8课后讨论. d8 y6 w0 ^' }6 x
3-1tensorflow安装- {/ \9 X3 g+ l3 F0 _* M" ?
3-2tensorflow基本套路
2 @& j8 n9 N2 Z9 C# i: n/ \3-3tensorflow常用操作
E O4 o4 w0 z. R4 S& O. y9 a3-4tensorflow实现线性回归0 w7 f; I, i' ?" P8 {" ]0 S
3-5tensorflow实现手写字体1 g7 h" @6 N. o, @/ V3 @& D
3-6参数初始化; O, H3 P8 e( U/ Q
3-7迭代完成训练
: m6 O: u6 H4 z: f: E9 X3-8课后讨论
) X) f4 S- q' d% E) o ~1 s6 J V+ K R4-1卷积体征提取0 Q3 o7 s1 F' p* V! f) a- G" q3 g9 s
4-2卷积计算流程; T e# \: D" M5 z
4-3卷积层计算参数
( b; U. L2 m! ^5 t1 v! c4-4池化层操作
8 I4 O6 K( ^# U; F: U& w* T* Y& R4-5卷积网络整体架构
3 F B6 P+ Q6 |' {1 M4-6经典网络架构8 b, s. n! r1 e" O/ y8 e" n6 E
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 v. c2 q! _$ ^+ T# a% p' i% o
5-2使用CNN训练mnist数( G6 T8 o# j) P/ H$ |
5-3卷积与池化操作6 r+ a+ ^* r+ o; w/ s. \ `
5-4定义卷积网络计算流程7 p1 m* U# \4 n! a! T8 _
5-5完成迭代训练
l4 b; x; r" Y$ ^5 P9 {5-6验证码识别概述: P* _! j$ d2 A
5-7验证码识别流程, d+ I0 O: {1 k/ R# f! r% r
6-1自然语言处理与深度学
3 o/ k+ b( L+ O/ V1 s6-2语言模型
! }5 d- ~2 n7 P; O C6-3神经网络模型- W x& k6 Q/ h/ J! @8 Z# l
6-4CBOW模型
# c# t' n% M$ o# R B* T) u6-5参数更新
. M9 J; p/ F' v) u0 T/ E3 Y6-6负采样模型
, @ U- n( i9 t9 T6-7案例：影评情感分类(数据 z8 k( u0 `" F P6 |
7-1基于词袋模型训练分类器9 {* E! b* V5 p* |
7-2准备word2vec输入数据
% i/ v, s/ r, f& a- t( h3 o7-3使用gensim构建word2
7 h ]+ J& z4 h6 A7-4tfidf原理
0 A. C/ p; j! q; t7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), V. u# d ~- T2 `
7-6GAN网络结构定义# O( p1 J i, t! Z( D
7-7 Gan迭代生成
7 a2 s" p( n. ?7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. G) |" M5 D. h1 u4 T$ H7 u% m
7-9DCGAN网络细节
7 o9 a6 [. ^+ l1 B8-1 RNN网络架构
8 ~( E2 t8 w. i% |8-2LSTM网络架构' C) ^3 F9 A" }4 `; |' }) ~0 H# l
8-3案例：使用LSTM进行情3 O0 s& C/ {+ J: h
8-4情感数据集处理
8 u4 B- d* h1 k/ y* s/ }8-5基于word2vec的LSTM模型0 e4 I# X9 k4 ]; c E5 N: x
8-6趣味网络串讲（数据代
) w! n) Z1 [/ A% ]4 f% U8-7课后讨论版
- k2 J( _1 P# J2 R* F7 O
( d( M9 ^$ K* P6 n3 _4 ^6 s7 q3 p: \
〖下载地址〗
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