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〖课程介绍〗$ {2 r; Z) ?0 V/ q7 ^! H) Y5 {% Y
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: f! U w/ t: b) Y5 g% i3 V5 ?4 Z
8 U6 T1 Y6 @* }〖课程目录〗
+ L9 T! y- r( {1-1课程概述与环境配置: J/ z4 E. {3 U0 Z3 ?. ~. U
1-2深度学习与人工智能概述
/ j: a6 M7 x2 f: N3 A; T5 x1-3机器学习常规套路, O, n! C& o1 T5 {+ F# U' e' Q+ B
1-4K近邻与交叉验证
) C. s' u @* \: R) k0 {' V1-5得分函数: a& N8 k" _: u D3 x
1-6损失函数
% W" q3 N9 [( b; e( H% _5 f, [1-7softmax分类器# V5 ]# U0 g, o5 D
1-8课后讨论与答疑
8 H9 Y: `) h* z% ^7 ]2-1梯度下降原理-
) }* m- s& @" \/ i- D5 b d: U2-2学习率的作用-3 H+ d, p5 D0 I% q. B
2-3反向传播-
# ^2 v+ ?) b3 R# o7 ]* u2-4神经网络基础架构-7 _+ F0 L: F) h, j( d' ~ F2 W
2-5神经网络实例演示-
3 @* V0 [5 @7 ^2-6正则化与激活函数
' |- i3 p- p, p) W4 B; b2-7drop-out
/ h+ `0 [. Y o2-8课后讨论
S% f1 S+ Z5 u3 O- _. t4 X3-1tensorflow安装0 c5 X( @5 o7 w2 p* a2 n& K9 F
3-2tensorflow基本套路
1 Q( f) N5 [5 |' p& m3-3tensorflow常用操作 {: M P d% |- r6 v: z2 G T
3-4tensorflow实现线性回归; q1 r0 H; g9 G+ C# C3 M3 Z
3-5tensorflow实现手写字体( w, V, Q3 |: h& f3 M. Q
3-6参数初始化
6 R. o" `2 z# \5 T' m5 N9 z3-7迭代完成训练
) T- X, y' A$ E# M9 U, f8 x3-8课后讨论+ p0 B" }$ d$ b
4-1卷积体征提取
, @: m& W' C2 w4-2卷积计算流程. r8 u2 `1 W5 }+ t& `' a8 y
4-3卷积层计算参数
+ Q- B! O7 X) z0 o& ]. P2 }0 n4-4池化层操作
& `3 y+ `7 Y4 `& H! L* o4-5卷积网络整体架构 @) ]9 }! { f- X! B n" p! F
4-6经典网络架构$ L t" H. N5 q9 l$ {
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 i* z. U1 ]( o+ D8 {( v& ^5-2使用CNN训练mnist数5 B& Q, R" y9 b7 K H
5-3卷积与池化操作
( E2 G. S7 j! Z# O" G5-4定义卷积网络计算流程
# b3 U$ W# z4 F% y, A- @% p; c5-5完成迭代训练
( p* `1 \& Y5 f. b ?2 N) v5-6验证码识别概述
+ l* p9 N5 d: {5 b5-7验证码识别流程
7 S" f1 v; C0 q- n: q* F6-1自然语言处理与深度学
& R. c, G. C& W) V6-2语言模型
F+ m2 [5 L* A; g& p8 |/ ^6-3神经网络模型, I, T8 `6 S; | n
6-4CBOW模型- r* H2 c4 ^- K( E
6-5参数更新" p% e2 F6 r: b
6-6负采样模型
5 }# b5 {5 e1 U9 y) g/ Q4 [ o6-7案例：影评情感分类(数据
/ b" A. |6 R! E6 A7-1基于词袋模型训练分类器
. A. x* p' G! c& @" ?7-2准备word2vec输入数据
! w! L3 M6 j% ]. {: z4 |7-3使用gensim构建word2. J% L) K8 I) d3 }9 g
7-4tfidf原理0 U2 G- ~6 B+ D- T3 M
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* \7 c& [! |1 A8 |- p
7-6GAN网络结构定义, a5 o; A# g, _( P" K1 ?5 ^7 G8 _% \
7-7 Gan迭代生成$ D4 o7 \ w! O; O
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 e3 q: D) h# L+ D8 G
7-9DCGAN网络细节
2 n) N) W9 k, S. k& U8-1 RNN网络架构6 N' E I8 j( }# R& B
8-2LSTM网络架构6 O, f% ^% l7 i9 e
8-3案例：使用LSTM进行情' }; f7 J" X( f" W E& C
8-4情感数据集处理& v& L1 x7 [9 @' }
8-5基于word2vec的LSTM模型- p# {7 T) x$ n1 w' l4 S! w) g2 Y
8-6趣味网络串讲（数据代
$ _3 E5 |; t6 Y# p, ^8-7课后讨论版
% Q) e% c. r% v4 ]8 o6 w8 f U1 L) P
' f2 x, B: s6 D) o〖下载地址〗
9 y, |# C& E T- v# e. ~0 G% Q8 e4 L+ p+ ~
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