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〖课程介绍〗/ j6 ~; v, y7 `- q2 }
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战' u. z( p6 g: T% ^0 d: J: m
& {+ D# a. ]* ]7 X7 h- A$ f〖课程目录〗9 H Y% U# e, l
1-1课程概述与环境配置
% v/ Q1 R8 L, C5 v0 V1-2深度学习与人工智能概述" u7 T9 h4 a5 p6 A9 c
1-3机器学习常规套路
$ ]9 r' T6 ?! G1-4K近邻与交叉验证
1 f/ D; H; ?+ D3 [' Y" L) g% Q- ^1-5得分函数: u& A8 M% {, Q. i
1-6损失函数7 N0 Y$ m: @$ h, j0 y
1-7softmax分类器
\- ?6 i. w; \1-8课后讨论与答疑 J$ @& D4 I% v9 z) Z) d- r/ B" z
2-1梯度下降原理-
3 H7 F; J, b9 M" k9 k7 B: O( E2-2学习率的作用-# P. f& n9 p! e9 d5 D5 {
2-3反向传播-2 T$ @# [& ]+ m7 `# p: X! O
2-4神经网络基础架构-
/ L$ ]5 M: h/ v+ f5 a8 Y2-5神经网络实例演示-
% K4 d: T( [; i% M2 x2-6正则化与激活函数
7 e/ J- h2 F* {8 s+ {' s2-7drop-out, ]2 y8 f' a" P# X" ^
2-8课后讨论7 m2 m9 G- |9 U2 G" d& r8 Z1 {
3-1tensorflow安装
: @" j- p% c4 d4 n- w* }3-2tensorflow基本套路
; i9 k6 V" r$ T; Z3-3tensorflow常用操作; @; ?) d( | f4 R
3-4tensorflow实现线性回归# m/ F. J( n% s' i4 X) X7 _1 C5 o/ w
3-5tensorflow实现手写字体
# o: G3 ~9 m A& C1 C9 p3 }3-6参数初始化
) f# D' S* @: v6 b6 C& v3-7迭代完成训练
' f1 C% ^! n% y* C8 ]8 c3-8课后讨论+ m" c: t6 w2 E
4-1卷积体征提取 y4 x3 ^9 k$ W& J# ~
4-2卷积计算流程' n) d& b0 U7 X8 x+ b
4-3卷积层计算参数: Q' I# a% H7 k) E+ P+ x8 u
4-4池化层操作3 k v- @1 E. g0 J
4-5卷积网络整体架构
1 t! O& A! t+ J: O4-6经典网络架构; f R, E* L5 Q1 h( c! `2 w
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
. F4 z! ?/ z7 I* F) m8 t5-2使用CNN训练mnist数: v3 i$ b. i, L6 t6 K
5-3卷积与池化操作
$ a4 O1 S0 f5 B+ I% Y5-4定义卷积网络计算流程% ^7 \$ a1 e+ z5 F# Z6 P
5-5完成迭代训练- f+ D3 Y) }. L
5-6验证码识别概述, j; k# ~( I) d+ }% U8 W& s8 h: M
5-7验证码识别流程% b1 F( H% E' r! W4 X2 K; e# z
6-1自然语言处理与深度学# j% `" B; U1 v% Z6 R8 c
6-2语言模型
, U" @" h! |% p: _6 E4 n: l) _6-3神经网络模型
/ R1 G7 [4 x' | R( e1 W6-4CBOW模型
; c; R$ [9 `' M* }- d! r6-5参数更新/ Z) C5 R, H1 G" _4 l
6-6负采样模型+ w) \! r P4 v" j/ I0 D
6-7案例：影评情感分类(数据. R, O. e# T7 s, `3 ]' o
7-1基于词袋模型训练分类器
& s v$ j f: g7-2准备word2vec输入数据$ Z3 `, ]" u4 f( W; @
7-3使用gensim构建word2
9 z9 Q( x& v6 \6 m5 C7-4tfidf原理7 i1 K( F/ P9 n$ [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), j9 N. b0 h& V# \4 {; I" [8 X
7-6GAN网络结构定义; S" S, m5 [( i
7-7 Gan迭代生成* A) Z' H; S3 V" r; f( u! k- J
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）5 [" S+ p4 U8 H3 r& @) p1 ~
7-9DCGAN网络细节1 W, B$ X, `, k) a" M
8-1 RNN网络架构( C, s' D1 X1 t1 y5 S5 K0 }
8-2LSTM网络架构
6 c: u6 B% X$ W. W) [" p8-3案例：使用LSTM进行情
4 S4 `* k5 O* G) ^3 `8-4情感数据集处理 B9 \6 N4 q! v7 d2 s* P* X. z
8-5基于word2vec的LSTM模型3 @( e9 L( d/ Y* R/ P2 i
8-6趣味网络串讲（数据代, J, n" d9 _8 n. f& f7 s
8-7课后讨论版+ h7 W, o$ N( L1 y
! t+ c& C4 O: [* _/ M$ G
, t1 w' j% g B, C1 D3 z8 B〖下载地址〗, J2 u( \7 G/ C
* `9 V/ |* i, _% E1 v3 R
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