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〖课程介绍〗
' k: C9 \. u4 \1 i3 ?此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战2 `1 a' p4 |0 g6 _% t0 m
) w% x4 [% K* W
〖课程目录〗0 Z; r: w+ w- ?. T# E4 s
1-1课程概述与环境配置
% p) o- i) j/ [2 ~4 u4 o1-2深度学习与人工智能概述# H0 |1 ^% M: Z3 ^0 ?
1-3机器学习常规套路5 f k0 m: {, T/ `6 B9 O# J
1-4K近邻与交叉验证
6 L7 J! k+ ]3 p7 |: d$ j. i: p1-5得分函数
1 j/ Z: Y) k8 H0 ]0 }! w1-6损失函数
/ n4 _9 M4 a% T% s# q0 J1-7softmax分类器
: R: s) ^0 r! B b4 `; T9 ~& I1-8课后讨论与答疑6 Q+ N: ~: \8 K
2-1梯度下降原理-6 Z L/ [" H/ M( F
2-2学习率的作用-
' {/ {' r3 w; U' c; K; f5 b2-3反向传播-
$ H# p' ^+ [8 U1 C2-4神经网络基础架构-
$ g# n( O* [+ n9 T/ a% ^2-5神经网络实例演示-
I2 {9 t6 G$ Z A2-6正则化与激活函数
: m5 v6 x! N$ f+ e* n9 Z2-7drop-out
$ L( @6 n; C1 ^/ m4 i! A( K2-8课后讨论
0 K$ ]# j. w* n$ |3-1tensorflow安装
) [8 Z- _7 M* ~6 Q# V! p: L! w3-2tensorflow基本套路$ [3 M E: q, J9 u
3-3tensorflow常用操作
& O' g" e, g X. T' H' I( n3-4tensorflow实现线性回归
* n/ {0 |8 S0 j5 Z3-5tensorflow实现手写字体
7 Z1 g) i% ~! ^8 E9 p9 i3-6参数初始化4 C1 f) e; z Z( [8 u+ K- H
3-7迭代完成训练
( T8 W7 L2 r1 |8 A( M. j4 t3-8课后讨论4 A& h- J9 q4 T) ^% E% C
4-1卷积体征提取" Q' e5 x6 [5 {6 M; B0 D
4-2卷积计算流程0 R, [/ X) _6 L/ _
4-3卷积层计算参数
9 y7 o; ^3 W0 J3 ^% e. f) S4-4池化层操作
1 U3 y. `/ W' T. ~4-5卷积网络整体架构* i+ l) s) `& v3 k: I7 a* }
4-6经典网络架构' g1 d$ {2 D/ ?3 z& l" z
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
5 Z2 C0 ^0 p) C/ j5-2使用CNN训练mnist数
+ O. j8 D% D5 @# B& p5-3卷积与池化操作5 _/ T" u0 _2 u+ T* W- |
5-4定义卷积网络计算流程+ M' D1 t: S2 B
5-5完成迭代训练: U$ c( S: I+ `3 S$ W
5-6验证码识别概述8 c( o3 F* D0 ?0 X8 [2 O
5-7验证码识别流程
# [8 f, A$ G: k6-1自然语言处理与深度学
A h# _- j, K! S* I9 a6-2语言模型! H' d7 W: J: y% U8 j
6-3神经网络模型
L/ J, s0 s5 }+ [( Y6-4CBOW模型) u9 ~2 G* ^8 o. D. [
6-5参数更新+ ]; Y; x! F! y$ t# Q# m6 y
6-6负采样模型
6 g1 @ e1 t% C$ R! Q% z" W6-7案例：影评情感分类(数据" H0 a1 K! D0 ~* W
7-1基于词袋模型训练分类器
- ^; u" C- r6 l% i4 V, Y4 o- n) x7-2准备word2vec输入数据( n! o) N7 u: W" G ^7 c4 X
7-3使用gensim构建word2: K! O4 W+ m9 @" _" K. I
7-4tfidf原理
7 n% T9 p% k8 t7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 _' J) }- t& ?; o; A7-6GAN网络结构定义
2 T K& z* r$ S+ l1 a! O* I7-7 Gan迭代生成
9 Y) Y& b$ v- ?6 w5 _7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
* E! {1 V; T5 a' \3 S( Y7-9DCGAN网络细节# ~7 C" |9 i! i. ?
8-1 RNN网络架构1 ]4 q# u! X6 ~ W
8-2LSTM网络架构
- f" U: H% l# A8 Z( `; @! p8-3案例：使用LSTM进行情9 N( b% l; E$ [6 L/ Q9 v% p
8-4情感数据集处理- F& {: R3 o0 _
8-5基于word2vec的LSTM模型
6 ?' S' k2 Y, ]# G8-6趣味网络串讲（数据代# n+ T3 y+ |6 W) w! M
8-7课后讨论版" z O# \: M" T }
0 Z9 i0 G8 ]- i6 @0 U' w# i4 b
1 ^4 D( n" C, _: Z P" ~〖下载地址〗7 K4 E% O+ F1 V2 R
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