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$ w6 r9 V( W3 N8 c〖课程介绍〗
1 H; }) r2 g7 D8 J9 D7 @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, n4 a% _* f$ h* @* N2 P6 L5 a- l
! D( M& N6 ?! C2 E3 F〖课程目录〗! o5 p& A, X' M a
1-1课程概述与环境配置
. V7 ^7 v' C! u" ]& v t$ ?2 T1-2深度学习与人工智能概述
$ T# y3 f) a9 j* j. L1-3机器学习常规套路
8 q+ U3 z% o" t. ~" k& O1-4K近邻与交叉验证' z" u7 ?! V) H/ n& r+ x
1-5得分函数
3 m, I! e5 `6 w8 s1-6损失函数
, t% \' H+ C* ], Q& k1-7softmax分类器8 D' k3 o7 H) M; O
1-8课后讨论与答疑4 P8 A5 j9 @9 y& }5 m/ n# C/ ?; }
2-1梯度下降原理-9 w7 c/ F- V4 f- _4 q3 C- l
2-2学习率的作用-3 J! S* L# @9 r, H" ?- M
2-3反向传播-9 R8 Y: P3 D) E
2-4神经网络基础架构-) U- V4 t) Y! v& P2 k
2-5神经网络实例演示-6 ^* Z) Y& G) I$ N2 r5 w0 q
2-6正则化与激活函数
; }; E3 I) R2 ]" J/ ~' W. G# v2-7drop-out; t4 ~4 N! Y! \
2-8课后讨论7 H. u3 q6 O7 J3 g
3-1tensorflow安装
' t) K3 m$ p8 ?1 v- ^& h: v3-2tensorflow基本套路" u# s3 Z: [$ H. A8 Q# d1 ?
3-3tensorflow常用操作' M1 C* z: q8 d$ u
3-4tensorflow实现线性回归
3 Y8 N" D& `- Q, v) S4 ], y& U7 B3-5tensorflow实现手写字体% s1 Q+ _& d2 |. R- q
3-6参数初始化
8 O, c5 ~4 l% P( }: p! i+ N9 V3-7迭代完成训练 R) y1 T( k" O: `7 m8 p/ ?
3-8课后讨论7 [4 y6 O( g1 J! y2 c8 b
4-1卷积体征提取& T( F" V; F5 G$ n7 Z
4-2卷积计算流程
7 r! }* _. ?0 s- ^# N( k( n& D4-3卷积层计算参数9 s; L# P9 V( x) j
4-4池化层操作
2 L8 \1 E* `' K% r" O" a4-5卷积网络整体架构
+ k0 z) ~6 m5 E/ g4-6经典网络架构: s/ K5 K" p% W: K
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) o5 p$ x+ B5 C# F
5-2使用CNN训练mnist数
/ N: j% j) _7 ~5 k" j: W/ w5-3卷积与池化操作: v& o3 I/ ~* R; ~3 }6 @! [
5-4定义卷积网络计算流程8 I9 F* H; i# w( t i, Z4 O* e" F
5-5完成迭代训练) y! `& g$ M1 e4 p) ^- K) F: b
5-6验证码识别概述
8 Q. r W$ A4 s7 _ S5-7验证码识别流程
6 `% u2 |) {- m; F0 t C" g* ~6-1自然语言处理与深度学% D8 K: s6 s7 c* a$ h! v- c
6-2语言模型) `: e; B0 `2 u4 J: R9 z
6-3神经网络模型
0 M# e! K W. H( w8 M4 Y+ p6-4CBOW模型
7 @8 f3 P6 M, Y# W% n6-5参数更新
; C4 a$ ]2 ?( J' v6-6负采样模型6 ?( A ?2 j$ g2 k B
6-7案例：影评情感分类(数据4 O$ a; ]0 U& C- [4 ?+ q/ y* v: p
7-1基于词袋模型训练分类器6 U- d3 U; y) x5 H- {5 n. I) r
7-2准备word2vec输入数据" p) e, { Q4 R8 I) J8 S2 X& ?
7-3使用gensim构建word2% e" x5 M x4 L X3 b) c& I* R
7-4tfidf原理! j8 i: J! J6 B& U
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 t% Z2 h! N" S$ d! s* x7-6GAN网络结构定义
3 I9 `/ B- a; @7-7 Gan迭代生成
5 }' \- s* B9 x c% B4 s7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ D1 `0 S- |# O, e1 w
7-9DCGAN网络细节5 K q0 {+ l. S0 g0 E3 _9 C9 ~. k
8-1 RNN网络架构
% O4 s$ k0 L" y( E8-2LSTM网络架构
5 {# O# }3 o& r8-3案例：使用LSTM进行情) q' N, A: f3 S. X9 P. ~( v8 Q" {. f
8-4情感数据集处理: X, ~- ]. ]- ~( K9 I$ Z3 G
8-5基于word2vec的LSTM模型
- E" E; i- @0 m- B: i8-6趣味网络串讲（数据代. x% {0 r: X) C
8-7课后讨论版- }" J; [/ A7 e; r
2 M/ y- h. q3 ^+ Z7 ?# }; N1 i, k
; W# G- X: l# u& C% P* J6 |〖下载地址〗% Q7 {0 [0 x/ |2 x2 k. d
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