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〖课程介绍〗; U0 k/ `" |) t, [2 p/ ^" o
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
. ]! B- l+ r6 P" k' A3 V& c. o
/ Y4 o* \, v, C* V〖课程目录〗4 R8 Y/ @9 x& o) ^) K) l
1-1课程概述与环境配置. T( v2 i ^0 b2 S! o* J8 x- o& s' I b
1-2深度学习与人工智能概述6 |$ S& H: r" \$ j" ^
1-3机器学习常规套路: J2 c S3 q: q: S( k u6 r: @
1-4K近邻与交叉验证
; h+ u% Z% l* q. ]1 `& r1-5得分函数8 _9 V- {; M& r r, c
1-6损失函数
5 ~" L1 C9 t) u5 }- @- _1-7softmax分类器
7 ~% b; o0 W Y3 g1 ?; {, z' }1-8课后讨论与答疑
3 l, K: B6 K- ?- }$ U- R* N" R: b5 N2-1梯度下降原理-
% b8 S6 e! H8 b+ }2-2学习率的作用-
+ p7 Y8 t8 m) r4 h' w3 F, u2-3反向传播-% @" @, @6 f6 o) f1 E! J) t1 K
2-4神经网络基础架构-
~# S9 [+ l; \& j# E! \2-5神经网络实例演示-! L# t" Q% N1 D6 Z5 u
2-6正则化与激活函数3 H X; }, M) p! L) U
2-7drop-out
! T0 C1 ~+ ?4 w' O2-8课后讨论' F5 }& k) v( ^+ R
3-1tensorflow安装
+ @# c# P) G5 a* N! S3-2tensorflow基本套路
2 g6 H2 u8 }: ?3-3tensorflow常用操作5 B3 U! A: g5 r/ E2 _2 Z- d2 |
3-4tensorflow实现线性回归
0 g: R3 o& J4 {( J6 ?- ^3 \; g3-5tensorflow实现手写字体
. ]+ d( b- h6 h- s, P3-6参数初始化
4 E! l2 n+ [8 O( i3-7迭代完成训练: w5 K& `1 V) a2 C, M% z
3-8课后讨论
# V& m7 h; T- ^- W1 X8 p4-1卷积体征提取
$ @2 R' q6 V* H P5 J T' I0 R4-2卷积计算流程: C8 p& ^1 h2 R; p+ K, ?
4-3卷积层计算参数: J8 w, m2 \9 u
4-4池化层操作/ `) W0 ?) j/ p1 x8 r5 ]
4-5卷积网络整体架构5 L; G5 c* Y1 r6 J! J% b3 R
4-6经典网络架构1 k) W$ H% w0 a# ~' G8 |4 b. {
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ i% m: O9 C9 p; e, [# u5-2使用CNN训练mnist数
" G* I4 t3 ^5 R9 ~5-3卷积与池化操作
3 Y+ G, w- A6 U0 R. l4 v5-4定义卷积网络计算流程7 B P) C6 l2 d1 K4 [& y
5-5完成迭代训练
! @+ L) T, t: b& u! n' T0 ]( U( V5-6验证码识别概述) v/ |9 p- k! V. W. i4 I
5-7验证码识别流程 X" T7 z$ e* W1 |
6-1自然语言处理与深度学' t, I* {. N9 n3 @
6-2语言模型
6 z8 g6 W7 ~. K6-3神经网络模型* ^5 m# L" o! e! P( r
6-4CBOW模型& C& {. Z' h8 q. F& ~
6-5参数更新
! `" \; y% A, n6-6负采样模型; f4 E ]6 s" N X7 |
6-7案例：影评情感分类(数据
3 l, j* H$ F; E2 Z7-1基于词袋模型训练分类器! G: S; k5 C' L; M
7-2准备word2vec输入数据
8 Q+ J! P# w4 V- P" e: p7-3使用gensim构建word2" T9 O8 C0 ~' V0 x9 k! J1 Z( k
7-4tfidf原理
% M: o: L" n% w7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 x) J0 Y6 `9 `, Q0 T
7-6GAN网络结构定义
3 U+ C Z! C! U! A" D9 [9 d7-7 Gan迭代生成
2 N/ g% \* Y, W5 u! g& k7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
`' Y. F) l9 S. _7-9DCGAN网络细节
- r4 ~" ]+ e7 L) [$ X+ i8-1 RNN网络架构
% z& e. f8 j" K' e" `0 c8-2LSTM网络架构 F- J, w. H; k& S& V& T5 T4 h
8-3案例：使用LSTM进行情
; S( l2 L3 e$ B8-4情感数据集处理& q& d B' n7 _
8-5基于word2vec的LSTM模型
* M6 v; W q$ u& r6 t8-6趣味网络串讲（数据代: Y! L/ D) a$ t
8-7课后讨论版7 l. e3 h L0 E- F2 s
, P7 s+ P+ {/ `0 y, o" K% H! f4 T
, S2 o) @6 \6 W; J" S2 x B
〖下载地址〗+ @3 y4 ?1 b& \
: x: c8 @5 V4 ` }# |4 Y; h) \
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