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〖课程介绍〗
" _2 D9 M# c2 k3 d% _此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战/ [: t8 j0 K4 ~2 H
1 u% R* Y% r. |* t
〖课程目录〗! o x i7 C0 s
1-1课程概述与环境配置7 _+ d' y) b4 n1 I: n) v6 o: f
1-2深度学习与人工智能概述
& S3 S( n' ~# [! p1-3机器学习常规套路
1 m3 L8 g) A# L1-4K近邻与交叉验证7 G0 L) [( c3 q+ I6 }) `
1-5得分函数
$ b- s6 i, o V1 \: w+ F4 r2 |1-6损失函数) F7 ]- Y3 i9 ?
1-7softmax分类器
% |0 Z+ S& d& U0 |% F2 e$ G- |/ a4 S2 j1-8课后讨论与答疑
& d5 z( T% ?2 T. v0 w2-1梯度下降原理-
7 n" x' }% q" C( a2-2学习率的作用-
2 I- V" b: j/ v+ B/ y7 A2-3反向传播-
# Q0 O' E9 G4 i) }' p2-4神经网络基础架构-
0 U/ \) k' s) t) f" H' Y& U% g2-5神经网络实例演示-
7 H% @+ L9 ?& @) @3 s3 m5 ]2-6正则化与激活函数' u5 y/ [' R* _
2-7drop-out; M4 Y, O8 ?5 N8 ?2 v. G' D0 v: b
2-8课后讨论4 a6 _4 {( a, K9 d
3-1tensorflow安装: p% d) t/ T. Y) `( J ]+ Z0 G
3-2tensorflow基本套路
- X& w* E; X# m+ Y: G: q( o3-3tensorflow常用操作, d% l! ?4 F+ S7 G+ i& l
3-4tensorflow实现线性回归
8 f5 z s! E$ J9 Z# |3-5tensorflow实现手写字体- M r: `3 J8 a G* {1 m, a
3-6参数初始化
4 l o0 \0 @) g- m2 S3-7迭代完成训练& S' W% E+ i" Q0 h& P+ O+ ~2 j C
3-8课后讨论5 h$ @% W0 `; p, U+ A. I4 X
4-1卷积体征提取" u) o8 |/ ~2 y9 v8 b( q
4-2卷积计算流程& _; ]% F, I+ f
4-3卷积层计算参数
; Y% _) N6 V& H/ `: x5 e; m4-4池化层操作
5 Q8 h0 h- ~8 h. O( o4-5卷积网络整体架构
5 S- m3 E0 E! W C5 m( z" v* v4-6经典网络架构# c! }' j+ C( A
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）! }* `# s0 Q5 U% Z
5-2使用CNN训练mnist数
' T2 c4 f2 e. v L* e1 u) I8 l5-3卷积与池化操作
* c$ P; E8 j+ U. y1 N5-4定义卷积网络计算流程! {5 b+ I! T; V1 B
5-5完成迭代训练/ S5 V0 | |0 ~) I( n
5-6验证码识别概述, {7 S1 E' \6 T8 X+ x# Q. w
5-7验证码识别流程
: t8 z2 Q5 B2 j1 V! ^6 |$ _1 v2 i: b6-1自然语言处理与深度学/ F) D/ x r8 [. a& P
6-2语言模型
1 O3 M9 G2 u- g1 |0 z2 v5 s6-3神经网络模型9 r$ L |# C- f2 \
6-4CBOW模型' v* Q0 S& G: f6 Z; J7 n5 p+ y
6-5参数更新
, E6 i+ n/ F7 j+ ~) [, \6-6负采样模型
s, @! r0 N4 _6 m; E6-7案例：影评情感分类(数据- [3 O- D' l- b
7-1基于词袋模型训练分类器2 r+ Q" u2 ]4 b
7-2准备word2vec输入数据
7 t9 `2 P) I4 b q' j1 Y+ a7-3使用gensim构建word2
6 r$ Y2 T9 |+ @8 |7-4tfidf原理
: S/ Q7 h2 [. ]6 y7 i7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 S* N- }6 Q+ y2 p
7-6GAN网络结构定义# V n9 Z, `+ d! r0 A% R9 B
7-7 Gan迭代生成
# b2 U. E% k0 `1 b/ {; Z7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
* c5 i' W" B! Z o( O7 ?' U7-9DCGAN网络细节# Y! T! H$ M$ ?5 \( H- s, k
8-1 RNN网络架构
3 e9 t' l- y+ q! y$ ~! l s9 c8-2LSTM网络架构
" J, B" a7 {5 t( d+ @" A. w8-3案例：使用LSTM进行情
i/ u; @5 N" g4 c" Y) R' Y8-4情感数据集处理
9 Q8 e2 ]; w- S1 V8-5基于word2vec的LSTM模型. N) y o1 J; u/ A
8-6趣味网络串讲（数据代9 M t( z6 v# B* e0 q
8-7课后讨论版
/ s$ U, n' {& V# Q( m
- X% Z( h8 n& C: N+ { a E6 ]" A r( d
〖下载地址〗
' U. w3 z. B9 T, y! i4 h1 R0 j% L; F5 n6 r: d& v! m3 U' J
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