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〖课程介绍〗, f/ f2 a i N6 q5 u' X
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, L2 v6 o! a" j7 g) {5 U2 J+ Z3 E! |/ ?. b* }, V
〖课程目录〗& I1 A3 Y7 i0 K6 Q$ B
1-1课程概述与环境配置" F6 x) c. n3 b2 G0 e! N% W
1-2深度学习与人工智能概述; @$ N) X3 r# p6 X" O% u; ]5 H
1-3机器学习常规套路* t2 U8 R; e% Y3 v3 P
1-4K近邻与交叉验证: w# |/ ?% W- A( b! U8 Y. ?4 a% S
1-5得分函数
& l' m5 b0 E' _& M1-6损失函数
0 e: \# n! E( H: n1-7softmax分类器
4 a* }' q4 w0 L7 C1-8课后讨论与答疑
; X7 U' a: M9 \. g( q: n2-1梯度下降原理-, E1 D1 _* Q9 J: |# U
2-2学习率的作用-
0 N- Z, |# o! Z" F2-3反向传播-& Q7 F# j% U1 I/ m+ B: R
2-4神经网络基础架构-
( v* d: a5 P& P" ?5 o! o C2-5神经网络实例演示-
5 o6 P, f& x& R) t2-6正则化与激活函数$ i; w+ G( }8 w2 j% O% Z
2-7drop-out
+ ]5 C' N. j7 l3 i* v2-8课后讨论
. G) s$ c3 x9 T: m0 F3-1tensorflow安装
# m; F r* K; R4 e! u3-2tensorflow基本套路
' i F! |, D2 G3-3tensorflow常用操作
" i2 R2 ~6 U" ~ A. Y! }, G) A3-4tensorflow实现线性回归$ s8 C G$ z1 M2 ]
3-5tensorflow实现手写字体
+ o; Y9 U0 p- c3-6参数初始化" J# O: P m+ R
3-7迭代完成训练
% _' U/ @! C8 K) Z% S6 f. y6 Q, q3-8课后讨论2 R8 \3 j2 t3 p1 H7 E3 N
4-1卷积体征提取, K6 g7 z2 z- W- J n1 i, ~1 }
4-2卷积计算流程) K# \/ }1 U$ V- M7 H. N
4-3卷积层计算参数
) [; ]' Q1 ~" r4 r5 T4-4池化层操作$ y& N0 Z8 k+ Y! [
4-5卷积网络整体架构
* E) Z2 P' Q+ _: C- a# F7 k0 O$ \4-6经典网络架构$ y: @2 l( V6 L P- T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( C3 B# F3 j' Q
5-2使用CNN训练mnist数) ^0 {% [# U: q: v( q3 V
5-3卷积与池化操作6 D5 c! G T$ Y7 q
5-4定义卷积网络计算流程# d1 E- `8 h" c5 z \& `% u! b
5-5完成迭代训练% s2 \; Z! ~7 d P$ r' R
5-6验证码识别概述
7 j/ a, H8 w, A5-7验证码识别流程, a" `8 Z2 P; W& \
6-1自然语言处理与深度学
* l. P. I$ o) f! b+ P W; Q* |6-2语言模型6 ^5 Z" x4 v- @/ J6 U7 j
6-3神经网络模型
% B! a# E4 N3 _0 B6-4CBOW模型8 I' _8 @9 q6 m" f' @
6-5参数更新# ^/ X' g, X' {0 S1 O
6-6负采样模型
4 B, v' j) o1 \3 ]1 W1 E& {6-7案例：影评情感分类(数据
. p! L( E; g) i% }2 L7-1基于词袋模型训练分类器
9 G9 l/ Q! K8 \3 i7-2准备word2vec输入数据
' u9 v; d+ V( Z. S6 S7 {7-3使用gensim构建word23 L8 S2 y/ A, R% `9 \+ B0 k$ L, K3 e: ]
7-4tfidf原理3 C* W+ y7 h( X, D: E" Q1 c
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)+ ~+ `' }+ X9 h- C1 J/ n# s
7-6GAN网络结构定义/ t z8 K- f4 T& |4 q+ l
7-7 Gan迭代生成
2 l0 `3 Z& G9 X6 l/ K- S' K6 j8 q7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）- M! Q& O! y- d6 J, ^, |
7-9DCGAN网络细节
" y# q s8 z: |# y8-1 RNN网络架构
+ z! d' ?# ]) O) E8-2LSTM网络架构
! g4 \. F+ O7 B, k- |+ @& `6 Z8-3案例：使用LSTM进行情4 @3 x* s5 |0 Q) h$ r0 l( B
8-4情感数据集处理
8 h, w2 L) @* O1 m8-5基于word2vec的LSTM模型
& ?/ L+ I5 u! q3 q7 _8-6趣味网络串讲（数据代
9 `3 j" S( X9 k& C& l8-7课后讨论版4 D% O$ ^" o' Q. s$ \
$ e6 y6 D" D: p5 H& _6 r$ A
7 M# L7 C% r0 K% b7 e( Z〖下载地址〗' q# A; c* w/ P7 q
4 U6 B# W7 C! t; O0 [# O( Y
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