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〖课程介绍〗' H& g4 |( e6 f8 L
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
- w4 X2 b0 G# P2 L0 u9 j
! k7 n, p% B3 o6 P v' _* c! H〖课程目录〗
; f9 f$ C- }$ Z0 F* S( F l1-1课程概述与环境配置
; V8 H- \7 @% N1 A% u1-2深度学习与人工智能概述1 j; m% A2 c" _5 h' a0 z
1-3机器学习常规套路0 v5 @! {6 e k& p2 d: t9 p
1-4K近邻与交叉验证
+ ^& {& Q3 v3 l; A+ m1-5得分函数
9 C2 c8 ~5 h! B6 O9 X1-6损失函数% K5 Y3 W( G+ r& w8 U; [2 u1 r
1-7softmax分类器% z2 z; b9 f2 s2 E
1-8课后讨论与答疑8 @' e# _( {5 V% `3 m9 r) P# Z
2-1梯度下降原理-/ u: G" F0 F0 \& G7 e
2-2学习率的作用-
# q `7 C0 \ ~2-3反向传播-: J) T f% G5 B+ U( Y$ _
2-4神经网络基础架构- ^" z0 l) S+ {5 J. S9 Z
2-5神经网络实例演示-
2 M: S8 S1 @3 W0 P! g4 i6 X3 g6 E2-6正则化与激活函数
- ^% k, @# B0 U/ Z2-7drop-out6 Z8 s, f9 ?3 s2 r4 ~0 U* J s
2-8课后讨论( ^ V& L9 R9 T# b
3-1tensorflow安装
z3 \% x1 ?4 w* m% s3 [- r2 E. c% i3-2tensorflow基本套路8 K1 d4 J: Z5 c
3-3tensorflow常用操作2 Z9 R6 u% X/ n. X2 D5 P
3-4tensorflow实现线性回归
( |" D F) N) Z7 D3 ]" N; t) H4 @3-5tensorflow实现手写字体% w% i% {5 @7 A5 w4 O$ n
3-6参数初始化
' n# S" e1 S: u1 u& a* [1 z& I* h8 T3-7迭代完成训练1 w9 T& h; \! c1 w: I
3-8课后讨论: [$ J- B7 F5 a5 V0 _8 e& r1 L
4-1卷积体征提取
$ } b5 o2 c7 g4-2卷积计算流程+ k$ b' a4 K* z: b
4-3卷积层计算参数
# O3 V8 A c7 G4-4池化层操作0 s) h. A# ]1 O( {
4-5卷积网络整体架构
4 R0 Y. ?$ q- E- o( \5 r8 i- b/ Z. R4-6经典网络架构/ N' K6 K( Q: W8 X, v
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
7 e# Z' r# Y8 g6 k! u$ a5-2使用CNN训练mnist数2 d8 h; X3 U& [% d
5-3卷积与池化操作
; a2 F9 u& |! g; f2 P# f5-4定义卷积网络计算流程: z& ~* g/ R' ~& J. u3 A; ^) x
5-5完成迭代训练
9 h* M$ Q. f+ J" K" x! I: u$ w6 o5-6验证码识别概述
- E b, E, b" t+ j5-7验证码识别流程
- |% C! W. K, U# Q& v- q, ?6-1自然语言处理与深度学
: D' }2 a5 E7 K& t6-2语言模型
; l- j/ y+ |1 \2 ^3 K6-3神经网络模型 V: r0 m6 c- k& \$ Z
6-4CBOW模型, h6 ^$ I: T( I8 i! E& L
6-5参数更新% U9 ^ o) D C/ V
6-6负采样模型
3 W( r' U# c/ _$ m& Q6-7案例：影评情感分类(数据
+ I* D% Q7 l N7-1基于词袋模型训练分类器
- f3 M/ ` M* Z' o7-2准备word2vec输入数据4 F/ F$ {& ]* D. P) q- ]
7-3使用gensim构建word2# _5 j4 [% ]$ C0 j1 Q+ u
7-4tfidf原理/ S6 u, N1 r1 L5 n/ {9 U% K9 [& @+ X
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; `0 k% C+ ]" H' i; [( _7-6GAN网络结构定义# C, t+ M+ ]; `. L5 C# ?7 E5 y9 v
7-7 Gan迭代生成- H/ e2 w4 {! u: U) ?+ Q) W
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
( z, p4 |) S( L; }5 b; ]) F3 f- f7-9DCGAN网络细节
- d3 Y8 x+ e3 n+ N2 N8-1 RNN网络架构
r; b8 J+ y2 v8-2LSTM网络架构, ?6 b2 k% i3 Y! k% \: P* H
8-3案例：使用LSTM进行情: p4 y1 }$ _7 W- B$ o1 Q# T, t
8-4情感数据集处理
7 l# d, A6 i' \( m/ i! O& Q8 X4 i8-5基于word2vec的LSTM模型
2 M# a0 g3 a' U3 H/ b/ W8-6趣味网络串讲（数据代
+ K$ }/ e# `" \; r" G7 Q: W8-7课后讨论版7 s; ~ _9 s4 u* U5 \
7 C0 f/ O# z/ X) R- t" J+ ^
4 t4 P4 j% A' z* _: s) F9 R ]〖下载地址〗
. R4 C( o4 {' b0 A, n
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