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- M7 q2 B& [3 F$ L! m
〖课程介绍〗: F7 p4 l. }$ g+ `2 N
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 g% O/ Z! o: i3 _1 H
4 E4 u2 ^# g% _% t" V2 c0 q2 Z〖课程目录〗
7 c5 V2 x) P$ {1-1课程概述与环境配置$ y9 X3 A$ ?/ U0 o8 a2 N+ u2 t+ _
1-2深度学习与人工智能概述
0 v2 [/ S8 Z; V' f. K ?9 t, c) o1-3机器学习常规套路
* r9 Z/ N+ K$ f1-4K近邻与交叉验证
/ n9 L9 ?) z) z- }; P/ o* ?& l' A1-5得分函数
' L: z) O, A n* Q: L7 _1-6损失函数0 W! j4 @* ^ Y- h. j3 |
1-7softmax分类器. |6 {6 I" _% b1 p6 c, y+ I( `/ i8 c
1-8课后讨论与答疑
0 u1 w1 Q+ Z/ L. k9 C0 R2-1梯度下降原理-/ U( E$ h3 G$ Y# q: i
2-2学习率的作用-) @2 M# Y- @1 j
2-3反向传播-2 O1 t) T) i6 p
2-4神经网络基础架构-9 G2 W8 g8 a3 Y. V/ b% g3 |
2-5神经网络实例演示-
% _6 e) Q& b2 b8 t2-6正则化与激活函数/ `9 I9 j6 y+ n
2-7drop-out2 @. X9 S+ o$ a# a% f/ J" w% F
2-8课后讨论2 @/ N. @7 ]6 A5 k& S6 h
3-1tensorflow安装
( `! T: R- h, ]- I+ R5 l7 e3-2tensorflow基本套路5 P3 w/ s3 j9 w* G
3-3tensorflow常用操作1 |$ t( M% Y% V K; }; f% x
3-4tensorflow实现线性回归5 Z7 p( D0 z* ` n0 G0 `! O' s
3-5tensorflow实现手写字体
' I- W+ ~* Z% n7 a2 d: C5 B8 V3-6参数初始化! ^2 B: o( A' E( O
3-7迭代完成训练
4 g$ Y( {0 A/ t1 ^% P& b2 b3-8课后讨论4 ?: K1 }* p' S' R" R: k
4-1卷积体征提取: M& a- G) `! W. M9 L* b
4-2卷积计算流程: u! f2 J$ ]* @0 U% w* D1 K0 T7 G
4-3卷积层计算参数
% N% N/ ~- G* U0 m8 H( P5 }4-4池化层操作
0 p5 r7 Q, X! w4-5卷积网络整体架构
' S7 b$ g; x" o6 ]4-6经典网络架构
: t3 c3 [# b, l. t" ~6 e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
: k$ X+ p) {# T/ i& o7 s( j5-2使用CNN训练mnist数
; I* X8 F( c. k7 Q& v5-3卷积与池化操作8 X, Q. U/ Z" D; u$ ]; p7 [
5-4定义卷积网络计算流程# K8 H) y3 E! N
5-5完成迭代训练
1 I+ z }$ r: y8 @- A3 A+ E5-6验证码识别概述
2 H- K8 u ?: a [4 t6 b) R5-7验证码识别流程
! t3 e: O% _! F/ \: E( L" g, q6-1自然语言处理与深度学7 _- S# T+ N+ e% c
6-2语言模型3 _" L; Z! u/ S
6-3神经网络模型, e! X% ? p) {8 n4 R
6-4CBOW模型7 V. E" b' L; w5 v6 f* ]# v
6-5参数更新
$ c$ N- q8 H8 Y1 {2 N% M6-6负采样模型
: `4 a# ]( ]: U. D8 x" D* r$ A% S6-7案例：影评情感分类(数据: e7 d! |* Z* c- ]4 B$ |# ] ?
7-1基于词袋模型训练分类器
: _2 @6 p& F$ V& ?5 v7-2准备word2vec输入数据
% q: d4 l3 B7 E6 i- p& V5 \7-3使用gensim构建word2
3 M" ^5 z6 L+ N2 M0 i' z/ W7-4tfidf原理+ M% R2 x2 ~5 u, n
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( ]- {' U4 {! s4 i; V
7-6GAN网络结构定义0 [ w# Z. u6 P4 O& r* O8 N
7-7 Gan迭代生成
% ^4 x# L& L6 r: y& z- ]7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' N8 i3 ~" z9 n: k' W6 ~% F7-9DCGAN网络细节
: p. s+ a6 I/ @# o3 s2 U1 b8-1 RNN网络架构/ R% z9 g6 d8 @, S3 E, a, J
8-2LSTM网络架构
4 x: B0 \& N. c) d1 i3 n8-3案例：使用LSTM进行情
! G* C, i# ?* F: @( O7 |8-4情感数据集处理0 {5 K% l }% U$ n2 @
8-5基于word2vec的LSTM模型
1 s! ]/ b# T% G2 R |8-6趣味网络串讲（数据代9 {6 ?1 f9 q% U3 n/ Q) I& _ b2 x
8-7课后讨论版
. I: P8 M/ b0 `9 J" I" z! G8 a8 A' z# F# i& Z1 i
/ U: S/ X) |6 c+ `〖下载地址〗' a0 b5 R ~. O4 c3 w8 M
) f! j; ~8 \) F1 [* D' ^9 E, J% F5 p
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