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〖课程介绍〗
+ \; v$ s Y6 D4 p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 o N# z7 ~ U( I" Y+ g% q. P7 B! p) |4 k
〖课程目录〗6 ^' \1 ^3 m2 |; M
1-1课程概述与环境配置
+ q7 c0 {; J" q: X7 o/ ^: X1-2深度学习与人工智能概述9 o6 Y1 m6 t/ L3 }. R2 w; `2 m
1-3机器学习常规套路( |* w5 m3 t7 H. b, T# R; [
1-4K近邻与交叉验证
3 {: e( W& P2 H2 c; f. e1-5得分函数
. T: _( j* e0 q& y) o! W1-6损失函数
% _& ^* {# E* R1-7softmax分类器- ]* |( g, d! X* R9 m# I! [
1-8课后讨论与答疑! C- q3 v! e+ _ Q6 P" h+ q
2-1梯度下降原理-4 [9 @" v ^' l
2-2学习率的作用-
2 ]1 g3 u( `+ [3 u6 q8 C( r0 ^2-3反向传播-
+ R" f& `/ ?6 F2 W5 e2-4神经网络基础架构- Q) K; K# {" r1 P) D4 k
2-5神经网络实例演示-# Z$ m% E4 ~$ e" J
2-6正则化与激活函数
9 z4 f' X+ @# p/ k2-7drop-out% l0 _: b% D5 N& |- _
2-8课后讨论' W. h" O2 D; x. W7 F0 }
3-1tensorflow安装
8 K/ v6 i1 I, Y/ ^ K' r1 {' r. h3-2tensorflow基本套路7 x" M6 _6 X4 v* e8 i) x" q
3-3tensorflow常用操作
5 D; [* P3 y/ f+ V3-4tensorflow实现线性回归
" z# g. v5 r% f6 a9 D3-5tensorflow实现手写字体$ n5 q% J [2 {/ Y8 H
3-6参数初始化
/ p/ c9 c+ K- k; E3-7迭代完成训练
! f5 F" G' V- h% |3-8课后讨论4 ]- {+ n% k* G
4-1卷积体征提取
% p( {9 l' @/ ^9 h- Q+ d) a9 q4-2卷积计算流程
5 J" U) k' r6 m5 Q4 W4-3卷积层计算参数
% P& |) j/ X* q1 Z) j4-4池化层操作
: E: Y) Q" H* i% T: |0 T9 |( f) f4-5卷积网络整体架构
7 @' R* t7 I/ |0 _+ I4-6经典网络架构
5 Y! U; l% u; j/ _5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
0 J" F: @ S- y0 }" Y5-2使用CNN训练mnist数+ L4 T. D7 u& u8 O) v" M
5-3卷积与池化操作& V$ D, H' @. f; `. O; x' S
5-4定义卷积网络计算流程. [1 M/ c, P8 m, L) W6 w, p
5-5完成迭代训练
" h% b3 M, O6 U" g! q5-6验证码识别概述
( Z1 Q; \' R# ~ U! d- O' \% r& }7 k5-7验证码识别流程
/ x2 o. h: d0 M! s B" U6-1自然语言处理与深度学
- A0 y% Q: k$ T6-2语言模型
. w' q+ v- Q$ U6-3神经网络模型
. F0 K3 g4 F9 y+ N4 {; h. v9 I8 `6-4CBOW模型# d9 u7 Y' a! `6 m* A
6-5参数更新
, w) k, Q9 b, S7 M) U6-6负采样模型
: I: K6 c3 t0 t8 Y0 n$ ?6-7案例：影评情感分类(数据! e1 v, ]8 |( S
7-1基于词袋模型训练分类器
7 q1 t& O! V' e |4 j& S5 ~7-2准备word2vec输入数据 x7 Q! l& ~# x. @5 @/ C8 n, J
7-3使用gensim构建word2
& a. F4 ~3 k# |7-4tfidf原理
( L S+ u% y' v4 m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
3 a0 e( O( K: y1 a7-6GAN网络结构定义
; o' V: V+ a \7 W5 r" c* L+ g# j. y7-7 Gan迭代生成) _ f E+ C/ W, [5 e h$ S9 x0 ~
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）: U, \! E' f7 S7 N' v7 a
7-9DCGAN网络细节! C: j5 r" b" L4 G9 z- y' [# \7 `
8-1 RNN网络架构+ r1 P* T2 E; b# [3 R1 ]1 u
8-2LSTM网络架构
% y* v7 S/ Z$ `# k8-3案例：使用LSTM进行情
+ D7 O" z) v4 r# H! j5 p8-4情感数据集处理1 }9 {: l3 w4 ?
8-5基于word2vec的LSTM模型
% p5 p' J5 I U0 z4 `" r H8-6趣味网络串讲（数据代
/ u9 u- B8 x( r$ q/ |* h8-7课后讨论版
7 Z& r' ?* r' X/ g; |2 `4 u1 H" H' k) Z$ Z' z
3 l6 B7 f Y2 i$ z1 U1 k! p〖下载地址〗
+ w* J, C- v5 Y+ q- A! h( f O5 W, d' `) ^: o; S
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