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〖课程介绍〗. e( K2 u; `' O# T* ^
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 _7 W0 Z8 }+ q4 m) T. U4 Q, ^/ a+ g' h# @4 Q
〖课程目录〗+ D* h0 [9 l4 ?+ Z; c: o6 ~6 t
1-1课程概述与环境配置
* `! K! C* g9 a1-2深度学习与人工智能概述9 v4 P) z% @4 f: N; b1 z
1-3机器学习常规套路1 m" L# O( k, p% p- M% h# V6 J
1-4K近邻与交叉验证' O9 }4 D; L& Q
1-5得分函数
$ \9 U. [ t. Y. D7 }3 J1-6损失函数
$ L- o; ~9 ~; X/ u7 i1-7softmax分类器
1 Q8 G+ f9 y# R5 V0 w1-8课后讨论与答疑- K) X: b V F" U" d' Q5 T
2-1梯度下降原理-: j( b' Z* b) I+ L! T
2-2学习率的作用-
% C9 \$ `- R9 z. V4 m- _8 o2-3反向传播-
) _$ V) M3 `/ T( i6 A7 i2-4神经网络基础架构-
5 C* O( t7 }/ r2 t4 L" ]2-5神经网络实例演示-* H1 v$ O- m7 S3 b% K
2-6正则化与激活函数
% E% G8 u8 @* U: _. V3 I" S0 S2-7drop-out9 h& l; G7 `3 [7 g* j. ^+ x: Y
2-8课后讨论( X8 b! Y% }# r2 Y* Z, z" o3 K
3-1tensorflow安装% K% o1 L' l0 _ h* a! Y
3-2tensorflow基本套路
9 x6 d( X3 K) o8 Z8 M& c u: E3-3tensorflow常用操作8 }+ \: d' b' m* P% c+ S& ? t$ ~
3-4tensorflow实现线性回归! l: z5 @( y1 j% Z4 ~4 {( j
3-5tensorflow实现手写字体 N2 w1 s' f, W p
3-6参数初始化
% f! M8 Z8 Z; I. C, V) u3-7迭代完成训练' H1 A1 M1 K$ S* q6 J9 V- a
3-8课后讨论! p# b1 d, m, q( A% d
4-1卷积体征提取- k6 P& N+ B1 U7 i2 h+ g' W
4-2卷积计算流程' }: b4 l, ? E& O7 l; h" D. S
4-3卷积层计算参数
, h0 }5 L x3 p' M8 ^, }4-4池化层操作& O" I. I' _9 U" o- G" _2 b
4-5卷积网络整体架构' c0 d# G$ N, J: U- @1 p
4-6经典网络架构+ a0 R( q* i( j! p% T9 B7 E
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( I% S) U6 @. v) k3 L
5-2使用CNN训练mnist数
' ?8 U4 u+ G, d" O U% P% G5-3卷积与池化操作
* S, x! K7 z7 l+ {9 b5-4定义卷积网络计算流程
% \3 @ @$ Y: k5-5完成迭代训练
: p) g8 u v* V9 D7 W# w' N5-6验证码识别概述4 I1 o; g, m7 H: J/ Z% ] w M
5-7验证码识别流程
. P% F1 J, p) T& @+ O, J# z6-1自然语言处理与深度学. u, u4 p6 g1 v) {
6-2语言模型
# K4 S: C; O. F& g" U6-3神经网络模型
- F a( H! G/ o' M. q1 y$ o% W6-4CBOW模型
8 V( i1 O4 V7 a) Y& p* e6-5参数更新
0 Z4 P$ Z2 o7 `, ]" H6-6负采样模型) L. a9 n a3 M. I7 z
6-7案例：影评情感分类(数据/ F3 L# h- i. `1 [; j1 H) {( S" T" B
7-1基于词袋模型训练分类器
4 m1 _' `9 w2 T/ g7 o2 C1 _7-2准备word2vec输入数据
# M T/ M' M( ?# |" V! ]7-3使用gensim构建word2
; [1 X3 Y0 N' v! X1 Q& |7-4tfidf原理
7 D' P u' K- L& A7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 |- j5 `7 O, D, E# W5 @2 V: b7-6GAN网络结构定义
- ~5 p* k! Q1 c) Z- c! D5 n7-7 Gan迭代生成% x# ~( [+ E2 c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）* v+ {+ Y* n7 y3 L
7-9DCGAN网络细节
2 t% x# O4 ^6 D; h/ L8-1 RNN网络架构8 b S. e% ^% F1 M) S* f
8-2LSTM网络架构. d. F- ^ G6 |4 N9 p% E) c( _
8-3案例：使用LSTM进行情) V. m! t& v2 {- N" ~" o2 w! ~+ f- Z' J
8-4情感数据集处理4 Q8 ^7 e6 c8 U$ c1 `" s" }4 ]
8-5基于word2vec的LSTM模型2 S/ L4 E9 Y$ F
8-6趣味网络串讲（数据代
1 V& d# w& Y1 Z% a3 n- ]' g/ r$ V- Z8-7课后讨论版9 K t& q) g+ \2 S, {- \( h
4 d4 ^# p8 U( J1 h4 F- \" X
& Q+ N4 }4 N8 K〖下载地址〗 K2 O6 `' s& k7 |
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