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% t: [$ S& G3 G E* l# r" A- I〖课程介绍〗+ e) q* i$ H: I. m* g
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
( A( Q8 |5 M; c. u3 V+ f. d# b: i, a- M& r( U3 r4 b
〖课程目录〗
. C( Z) ?+ P: r1-1课程概述与环境配置# M5 g) Z, C) Q: r; d/ j
1-2深度学习与人工智能概述# b& d( x3 C3 s9 G: _' r8 v" ~
1-3机器学习常规套路3 p- J# I* M5 V2 C( f1 ?" f$ q& T
1-4K近邻与交叉验证 u6 q8 f2 f# @# R* J [
1-5得分函数
8 [& t- n& |3 t3 o: }1-6损失函数. j3 ?5 S8 I3 ~: D
1-7softmax分类器
9 r/ x8 P1 \, O) c( U1-8课后讨论与答疑5 P/ o u5 `% t3 `; R# B
2-1梯度下降原理-
0 r2 K2 M G# b3 b, U8 B1 O$ T2-2学习率的作用-, e) Q" m* l* G" Z# n8 @
2-3反向传播- m( _3 K$ p& J7 e6 y* T
2-4神经网络基础架构-
! ~. T5 ~' _ n0 a2-5神经网络实例演示-
; B$ e @8 o7 z; d4 N2-6正则化与激活函数) U L6 O7 O) R) L: K- o
2-7drop-out/ x. W! l' N. A1 i2 v( p" {5 ?
2-8课后讨论
+ K( ?2 J p/ K$ v; s3-1tensorflow安装
' A9 t$ N8 M6 a$ l3-2tensorflow基本套路
3 {4 Z1 V$ K$ I/ @' J3-3tensorflow常用操作& c+ ?: f5 p* |$ T
3-4tensorflow实现线性回归
! w% G# Z6 h! @& e, j5 A3-5tensorflow实现手写字体, A* j6 V( Y& v" I
3-6参数初始化
. B, M+ O+ w3 j; M9 o: S3-7迭代完成训练. T+ E8 @5 m- v- x, w
3-8课后讨论
; L# P4 g8 e2 [4 \% z7 [5 N! h4-1卷积体征提取
1 C0 B5 A; A& p! H. d8 q9 [3 Q; h3 M# Y4-2卷积计算流程
% l$ r( A4 b$ x7 w4-3卷积层计算参数
1 K& {9 i; e$ m( u; L4 u4-4池化层操作; m% m/ D o1 d, l1 P7 m* A% O
4-5卷积网络整体架构
) N( \6 y2 W( ^! w5 v$ _4-6经典网络架构
" ?: {; j$ s. s0 x& K+ M7 t G" x5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 r: {* a. \2 V7 W) \
5-2使用CNN训练mnist数8 U( A" a' Z; Z3 x% n' k& U9 l
5-3卷积与池化操作
# \, `0 z6 S: h+ s5-4定义卷积网络计算流程
- s" B4 v- m. k8 X5 D5 g5-5完成迭代训练* ^) w @. }8 d- H. y2 u+ x
5-6验证码识别概述
: y5 q* K! o" {1 Z0 n% Y5 v5 @+ _% q5-7验证码识别流程: R/ X4 W V* b) _; n( i" ^4 w
6-1自然语言处理与深度学; s7 O/ ~& v6 q- E8 [9 m& S
6-2语言模型
& x- u/ E) t) s6-3神经网络模型7 K# p9 s, M/ P' G3 A2 V
6-4CBOW模型
, y. C1 B$ v; H b0 l! x% s! h6-5参数更新9 U8 W. k. }6 Q& s& l) H- r+ e
6-6负采样模型
; E& W# D) R$ o- M6-7案例：影评情感分类(数据% s) Y- S; ^7 t$ F, R6 B1 S9 N3 e
7-1基于词袋模型训练分类器
+ P* c: x4 @3 z; y7-2准备word2vec输入数据: Q& t8 D1 Y( i; m
7-3使用gensim构建word2/ b) @& g! a; S/ a( R; n
7-4tfidf原理 f) U* }( k* \% m: R2 V1 @9 w1 e
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 R& k J) I/ e7 J: a7-6GAN网络结构定义, W# f4 H7 S: t0 e
7-7 Gan迭代生成( F# a# H+ x* P* m# Z0 D
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( [4 h' R Q& T/ v( y# q
7-9DCGAN网络细节
/ Q" c+ q/ W+ k' _! a8-1 RNN网络架构/ D4 a+ i9 _- r; e L, @8 @
8-2LSTM网络架构
2 F S7 {- Z: ~! B. z1 A8-3案例：使用LSTM进行情5 |: | Q# W7 l1 v2 z
8-4情感数据集处理
4 s9 ^6 M% V4 S& c8-5基于word2vec的LSTM模型
5 c: Z: ]* f0 L8-6趣味网络串讲（数据代
" e9 k Y+ f+ s8-7课后讨论版
. R, Z; E' e- y7 [
7 f$ N5 I/ T( A2 Q `0 T7 I) b* `2 [9 M3 V1 M; E5 h8 ?$ {- R
〖下载地址〗
7 q- @7 [4 E7 z" e, z7 {7 p- V' e1 b* z& g# }
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