深度学习机器学习与Tensorflow实战

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" a% A, V# {1 X* T1 u4 m, T+ ^% p〖课程介绍〗
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 Z& v* l% u+ z  V4 {  d
9 D" q+ r4 X( K) j7 L6 x. i; ~9 Z/ L〖课程目录〗
1-1课程概述与环境配置
1-2深度学习与人工智能概述
1-3机器学习常规套路
1-4K近邻与交叉验证
1-5得分函数
1-6损失函数
1-7softmax分类器
" f1 l1 @& Q# ?$ r1-8课后讨论与答疑
2-1梯度下降原理-
2-2学习率的作用-
2-3反向传播-
; k( M- A3 U3 `- e4 K2-4神经网络基础架构-
0 M' `" G' V4 t8 O9 x- |2-5神经网络实例演示-
( H: w8 I5 Y: a( x2-6正则化与激活函数
2-7drop-out
2-8课后讨论
3-1tensorflow安装
+ P1 o6 R1 u; k, c3-2tensorflow基本套路
/ E, |" s1 o+ |5 H3-3tensorflow常用操作
3-4tensorflow实现线性回归
3-5tensorflow实现手写字体
/ R7 P  `9 \4 B3-6参数初始化
. g! c: M) S  b& ?; V" O3-7迭代完成训练
" x! g  _" y* ]$ G' ]! n7 _3-8课后讨论
4-1卷积体征提取
$ Y# @5 R3 i( n: P4-2卷积计算流程
4-3卷积层计算参数
) I' {9 d* E* e+ U5 c9 L! R. g) m: ~4-4池化层操作
" n# ~! J( }: h9 M0 Y9 b# N4-5卷积网络整体架构
4-6经典网络架构
1 B( j* H& p% X) y& j/ g- ]5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5-2使用CNN训练mnist数
5-3卷积与池化操作
( P( H+ T# I6 ^6 K' ?- p, t# b- l5-4定义卷积网络计算流程
5-5完成迭代训练
+ s! g2 H+ U3 l% @5-6验证码识别概述
7 u# l; P3 q0 U$ L: ?5-7验证码识别流程
) Z; _, Z6 ~' x* W) ~6-1自然语言处理与深度学
. k1 c) J9 B8 h, q3 q6-2语言模型
6-3神经网络模型
6-4CBOW模型
6-5参数更新
5 d5 `% }* Z; p2 S. B! U  D2 }6-6负采样模型
: {- D# s5 ?  q* o" q6 e: I. t8 G, }6-7案例：影评情感分类(数据
7 j. ~) t& O4 |+ v$ I" W3 h7-1基于词袋模型训练分类器
- @! c1 w  m) }. _9 E! z- w. E7-2准备word2vec输入数据
* x& c  s. E  z" {9 V7-3使用gensim构建word2
! Z2 X! A$ J) `2 W* d6 w7-4tfidf原理
" V9 p( j! H* S7 ]$ y) |% d7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- f/ X& u# e, U7-6GAN网络结构定义
7-7 Gan迭代生成
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
6 @9 j6 {8 ~+ N  v5 C7-9DCGAN网络细节
$ {  r, {, S) L* a! q8-1 RNN网络架构
8-2LSTM网络架构
8-3案例：使用LSTM进行情
! I$ C& y5 {1 x8 M0 z3 c  R; Q/ O* T8-4情感数据集处理
8 {3 E+ e. l, w8-5基于word2vec的LSTM模型
* V9 t- U8 ?' v" g2 U8-6趣味网络串讲（数据代
8-7课后讨论版
( ]4 ?% G! M6 |( p) D' l2 n7 l4 X* r$ q- |
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深度学习机器学习与Tensorflow实战

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