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〖课程介绍〗$ t5 Y5 Z/ Z J
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 h4 t8 R" }- m' M: F. q% O
$ N% G* O D k6 H- ^〖课程目录〗
9 z5 p& E2 ]/ c1-1课程概述与环境配置 m n0 O8 t# {' ?& k
1-2深度学习与人工智能概述# }( d% F: C0 {
1-3机器学习常规套路
2 n% Z4 q8 N# l4 T, `3 s/ x" G0 U; h6 ?1-4K近邻与交叉验证
' z8 G) }6 A4 S) _1-5得分函数! R! S5 V: O" f! V
1-6损失函数# i7 U2 S/ P4 i
1-7softmax分类器' ^. B i7 I- v8 |4 i
1-8课后讨论与答疑1 g: y. f" F+ B/ ?4 r
2-1梯度下降原理-
4 h# R! p3 T# R6 {# J2 y6 A2-2学习率的作用-$ H, [& w+ V- l- X! [
2-3反向传播-
$ s% G# k8 ]2 g! l" U; _: Y2-4神经网络基础架构-: Q# o& m: d/ t
2-5神经网络实例演示-2 ?6 E3 h) I3 \' ~: B7 P
2-6正则化与激活函数
! K; r8 P! E3 T* P( l: H' W% {2-7drop-out& A' D8 P8 n9 T1 n2 F9 F- {: [
2-8课后讨论; d0 F4 R0 W( e
3-1tensorflow安装
3 z$ q, o, D& g3-2tensorflow基本套路 ?* u" W% o: p! c( |# a: e
3-3tensorflow常用操作
7 x) l6 i9 t4 _3-4tensorflow实现线性回归2 p8 k. O; @$ m# u1 }# B
3-5tensorflow实现手写字体& L1 B9 G& o* O' `; V; |
3-6参数初始化
# c3 a' p; L/ ^- {5 T* m3-7迭代完成训练; t' G4 f% Z3 O$ {7 a7 }) K, D
3-8课后讨论
) A7 A' e% o8 ?3 R" `" W4-1卷积体征提取
+ n$ w" P$ w6 F6 k0 h1 `4-2卷积计算流程6 r% _ g) z' O: x: {. J) S5 o
4-3卷积层计算参数
/ w" v3 B0 W/ Y ?) J- K4-4池化层操作
! _. T! D& E- g: C4-5卷积网络整体架构
# G! r' {: D$ p8 s2 g' f0 Y4-6经典网络架构
! [( x. l5 h( W2 t9 Y5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& g4 A! g( L$ t0 s- Y- I( X
5-2使用CNN训练mnist数0 M+ }% |& P1 W1 _" \2 B
5-3卷积与池化操作9 b2 `" X5 Z! |* ^) S* @' E6 B1 i
5-4定义卷积网络计算流程
9 }) z& j/ a) R8 p3 O5 i4 W: A5-5完成迭代训练
+ x0 U8 d9 ]( \2 G5-6验证码识别概述
" Q A& I* A# a9 A E7 Q: J: t5-7验证码识别流程8 y7 `4 g: I+ @% p* O- b7 O
6-1自然语言处理与深度学
/ s. W* h. z% j3 Z- `! U- h6-2语言模型
: a1 M$ N; A9 K% N7 v- z6-3神经网络模型
; T% |0 Z- A2 T6 \$ Y$ \. |1 s1 L6-4CBOW模型 q" s* m$ l: C" f! ^4 J
6-5参数更新
1 G5 h& c' [) q1 \( M6-6负采样模型
5 _9 t9 z) z$ o4 _' B& A) S6-7案例：影评情感分类(数据) {# _2 S, S: a* y+ m% X
7-1基于词袋模型训练分类器
! W- H: C5 _8 F' b7-2准备word2vec输入数据
" H' A7 l- r2 ~. P7-3使用gensim构建word2
2 U5 b" f5 ` S5 j$ r7-4tfidf原理
2 L! A. S7 ^$ A' |, G7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
" e0 C, V" i7 K: T2 T$ q/ I7-6GAN网络结构定义 ~# z! [; z& q' {- B$ c, x
7-7 Gan迭代生成
7 e1 Z9 d: u. C1 `$ x) r1 t7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
p$ ^: \+ Y+ Z: _ P$ E0 A, ?7-9DCGAN网络细节
$ v) u! l; h$ Q! {7 S8-1 RNN网络架构- J; p2 W& c8 P. E2 Q
8-2LSTM网络架构
: A4 g& A' W$ p4 p8-3案例：使用LSTM进行情
: v. e# T7 n' ^8 x ?8 |8-4情感数据集处理1 [( S: s* F, g& @4 v4 T) Q0 W
8-5基于word2vec的LSTM模型 G! w/ I0 _1 N
8-6趣味网络串讲（数据代
& v) m, W! w4 j7 Q8 w5 F8-7课后讨论版
$ N- z( ]- @3 m+ ?! X! x! ^, U3 {
6 S' ]7 X' y& Z. b; G9 V" S( Z〖下载地址〗# e0 I, c' I" L% j
: C( B- h2 S6 H+ w' W5 ^
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