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〖课程介绍〗
: n- T& y. N5 |: x; t' r此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战& p- Y' J3 a" `; V7 a# p& [7 K0 p
' J0 W7 M# ]) F. l) V〖课程目录〗% o9 Z3 t" x8 {# t
1-1课程概述与环境配置
# p) ^$ X/ i+ _+ i( Q1-2深度学习与人工智能概述9 `, X. A4 q4 a6 O/ e/ s& `, T, B2 E
1-3机器学习常规套路4 W0 T0 ?9 K/ k) G a( ]) V; J5 a
1-4K近邻与交叉验证' T9 v( @0 {: c$ M, A: `5 h3 W
1-5得分函数
0 [7 I) x3 O3 ~) D1-6损失函数$ \/ P3 |4 j6 x
1-7softmax分类器' Z J1 ^) s& x
1-8课后讨论与答疑
1 R) @. L; ]- r. f6 d& w. X5 \2-1梯度下降原理-
6 R6 J# u. X% s, b. t9 E% F- Z2-2学习率的作用-! B5 a4 j! B0 ?4 h
2-3反向传播-
( ]: W( W+ h- W# Y2-4神经网络基础架构-% D! w/ n E9 q* r
2-5神经网络实例演示-
2 i/ j) M3 Z& V- O3 Y/ v! U2-6正则化与激活函数7 ?+ j8 A" p* e" w E/ `, W
2-7drop-out
7 z$ k" ^$ X# p1 l" [5 S4 ?2-8课后讨论4 x0 m6 [$ t; F- H2 [4 N( h
3-1tensorflow安装* G3 X* S# h+ j! P M" X+ I
3-2tensorflow基本套路
5 w/ ~) N) S& F' y! a1 b3 S; F- p0 r3-3tensorflow常用操作
: E6 @8 O& j! s1 [3-4tensorflow实现线性回归. O' `4 O9 _6 \7 I q
3-5tensorflow实现手写字体9 U6 w) I1 ?- j
3-6参数初始化+ g9 \$ o5 j1 e4 X+ [
3-7迭代完成训练) K1 a" Q; C# f4 x; i
3-8课后讨论
& N& H2 \6 |& p+ D4-1卷积体征提取& H8 d) k% o a( n: B
4-2卷积计算流程
. }! p) q2 R3 ~% _. H4-3卷积层计算参数
' D+ b% ~' W# z; P( Q( T4-4池化层操作* m5 u( e, H3 Y" {: _$ X
4-5卷积网络整体架构
7 C! |' V" K/ t( z! ^4-6经典网络架构
$ e) k- s4 f& V7 `0 i5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 I2 C" N. j4 w+ N
5-2使用CNN训练mnist数
* {7 |( C5 E) s+ x" ~2 J4 H5-3卷积与池化操作+ h- a3 |4 }) `9 W4 A
5-4定义卷积网络计算流程
5 k- T& r) m6 Y# d7 p5-5完成迭代训练' @6 V! j. K: i) ^$ V+ L
5-6验证码识别概述
v* N1 p5 }" _; m( }5-7验证码识别流程' b; L, K, y7 w; T
6-1自然语言处理与深度学/ a! p! P! O/ M
6-2语言模型2 e0 Q# R* J6 {7 |) ^4 h5 _+ [
6-3神经网络模型- W6 r9 g( O# U, I; h
6-4CBOW模型& y; A% |6 X! t: d3 G. @
6-5参数更新
( ]8 o5 J* d! x6-6负采样模型
9 H5 t! K* ~; P/ e8 |& k6-7案例：影评情感分类(数据; b* s2 n+ L2 K2 \! d
7-1基于词袋模型训练分类器4 R: N7 S. n# b% L8 _& w+ f
7-2准备word2vec输入数据: G/ ?0 R0 Y1 v' D# K! h9 N
7-3使用gensim构建word2) i0 ^" q! S# \ ~
7-4tfidf原理* |" S" J5 p) h5 }' @3 N
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), W: i3 v) Y/ B! \7 W
7-6GAN网络结构定义
" c3 r% h: i3 v( l, J; T7-7 Gan迭代生成( R* s/ y7 f8 j
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ [2 K% Q/ U9 n/ |7-9DCGAN网络细节7 R4 P% a" h, ?; `$ \
8-1 RNN网络架构8 R! T1 ]! r2 s" d9 M- a( Y. M
8-2LSTM网络架构
( o1 ^& o2 J; [- u5 j0 {+ o6 b" j8-3案例：使用LSTM进行情; j) p! J& E6 y8 Y# o
8-4情感数据集处理
9 v8 Q C* R6 Y' e8-5基于word2vec的LSTM模型
5 M! J3 M7 Z* [3 {! ]5 B1 T2 o! I8-6趣味网络串讲（数据代; H6 P+ `) u9 [( u4 F* A
8-7课后讨论版
" @. ~/ o! q. u1 R# G* b( h$ K Y: L9 w1 [6 t4 y. A' |
; R- k' O) h! h. g; W( y' ?
〖下载地址〗8 a8 B* u. Q7 l
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