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〖课程介绍〗& s! b! D4 R: W! U$ }
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 y& ~: L0 D8 I
7 k+ Y! l: c7 @7 @( N〖课程目录〗
0 K; L3 M- o! @1 P1-1课程概述与环境配置% z. Q; I9 f. Z* W6 L4 {" }+ D
1-2深度学习与人工智能概述- X( ]5 N: T" w3 T2 y+ r" \9 v3 S
1-3机器学习常规套路
- l$ _/ E) v& I" \5 ~1-4K近邻与交叉验证
9 V: }, I+ b) V5 ^$ k4 D1-5得分函数
7 s$ M( N! G2 |0 P/ F9 p1-6损失函数
8 y* o, V; a* i# W1-7softmax分类器0 z8 {: A5 \5 w( v6 {( ~4 X
1-8课后讨论与答疑* l' I- z' n& p$ O; I' A- ~0 N
2-1梯度下降原理-1 \0 f L4 ^* {' n0 b+ F
2-2学习率的作用-
( L! F$ \; d7 f; Y2-3反向传播-) m x( }, e* c$ a$ T% `
2-4神经网络基础架构-
' ~. H6 Q7 n+ |; o2-5神经网络实例演示-
9 m4 u/ u6 k f+ T! l a, R( c$ @2-6正则化与激活函数
8 _; e/ z- e6 g$ ?2-7drop-out; C$ g/ A2 m5 Y/ ^
2-8课后讨论
- E; s% K7 \ f X k0 r/ u3 L- R0 U+ x3-1tensorflow安装
/ n, h7 z3 Q) H. X! \/ r3-2tensorflow基本套路/ l2 w! }5 ^& ]/ Q! O* f
3-3tensorflow常用操作
7 ~4 ^4 e9 ]: Y5 r l3 z- [3-4tensorflow实现线性回归' B4 f1 Z8 `: ~! M. H% g2 j
3-5tensorflow实现手写字体7 K, N: P( n3 n$ h; m, x
3-6参数初始化- Y2 I2 u; i1 x3 [$ O2 e( c
3-7迭代完成训练
1 s W: ?( y# Q7 X8 c; l( B1 ~3-8课后讨论
7 }; M6 R% b/ G8 k8 k: U4-1卷积体征提取
1 E. j. h7 m: a! n0 z* [6 E/ m4-2卷积计算流程2 U% g7 ~0 m, r# ~" l5 o
4-3卷积层计算参数& }; d! Q# }! r) H- z: k2 C
4-4池化层操作1 B; j3 R8 [/ q1 q! j# R- y1 q8 r
4-5卷积网络整体架构
$ E5 ]7 [0 l4 J6 l4 c$ @+ W: Y4-6经典网络架构
- Y/ u* k! n( A0 Y/ u6 k$ K5 @5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' V) Y3 M3 t" `* W A9 f8 X5-2使用CNN训练mnist数# q- p. {9 t. R. i
5-3卷积与池化操作
. Q) E7 e" U0 h4 T5-4定义卷积网络计算流程
' v, o" e$ L" v0 R% `! u5-5完成迭代训练6 ?; g7 k% p g/ B9 T
5-6验证码识别概述
% t! N& c# V7 ~0 R# A5-7验证码识别流程: p n+ y' j) H
6-1自然语言处理与深度学' b: v9 j) I8 }" \5 r
6-2语言模型
+ a. K* e( G6 L/ u+ h2 K# l) a6-3神经网络模型2 t4 O# c7 U( Q0 _
6-4CBOW模型
$ h1 z: Z& _# ~6-5参数更新) s% D$ O% r( ?% q
6-6负采样模型1 q. h9 Y( x6 z
6-7案例：影评情感分类(数据
( S: A H5 t+ S3 t7-1基于词袋模型训练分类器
: B/ T7 Z# `6 X( G5 X/ D2 z7-2准备word2vec输入数据
8 E* T V2 A6 H" B' ^7 [7-3使用gensim构建word2
& W H. p( z6 S: O( ~: O. A( u7-4tfidf原理
, f* y, Q: {' K& H e# i7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! [- w) j* v# P' I7-6GAN网络结构定义! I l# N3 x5 N* M3 ^& C
7-7 Gan迭代生成# m* Y; y r* o4 V- |3 z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
* I1 N. {. E4 `" H7-9DCGAN网络细节
: h5 I! i7 Y8 [% V: U6 F( f8-1 RNN网络架构
9 W9 D6 n) M) v3 f5 S8-2LSTM网络架构
\3 u. \1 `8 L: Z' k8-3案例：使用LSTM进行情8 x, z2 C* S* p0 D1 p
8-4情感数据集处理; a$ _/ {/ ?# P2 _
8-5基于word2vec的LSTM模型
8 }. s& A: Q! `; ]0 b2 J8-6趣味网络串讲（数据代6 Q R/ k9 L5 U. `/ T% n$ q, V
8-7课后讨论版
4 f3 N5 s G+ H9 O; F' E. i8 \4 |, R5 L: `! ~
6 {7 T% [9 q: ^2 S; D
〖下载地址〗$ R. X$ C9 q2 y- U
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