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〖课程介绍〗$ V: _0 [( T( I' g$ q1 F; U
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战 m' O6 F; X- W1 ~1 w0 t
0 l7 U1 R I# V! L2 @& [9 o
〖课程目录〗0 m, R' Y H1 F/ z2 B6 k9 N# @8 N
1-1课程概述与环境配置: {4 ?7 T" }4 |/ r) a3 ^. |
1-2深度学习与人工智能概述) n/ a) N6 n" ^* y" `' {! v
1-3机器学习常规套路
( ^0 _+ [/ \6 @) @1-4K近邻与交叉验证% S$ K4 F- n% t! I4 t
1-5得分函数
% S1 s* k8 o) h- o/ I/ F2 r% v1-6损失函数2 n2 [2 e ~2 l, u# u
1-7softmax分类器6 f7 V+ S, f7 k+ F1 r2 H
1-8课后讨论与答疑
0 j L2 F- w/ t. @ `$ i: W8 \2-1梯度下降原理-- }9 Q$ B9 r( e {, j2 ]
2-2学习率的作用-
7 s1 N9 j P) e8 y! o; s) {2-3反向传播-
( s ?) F8 G' g1 r2-4神经网络基础架构-
4 s# ^( k L: Q& i8 c! Z g. P2-5神经网络实例演示-
! v" w r7 ~& Z2-6正则化与激活函数: I/ c+ ]3 X8 L9 F/ E" i) Q# _9 h
2-7drop-out) A: G$ v' M; b9 W) \1 W
2-8课后讨论9 W' C# @0 k* ]" K/ b6 `
3-1tensorflow安装
" q# v3 F1 A+ A# G: g1 c8 T( Q' B; l( J3-2tensorflow基本套路
$ ], a3 J, y; F3-3tensorflow常用操作! s! x* S( h4 Y) `% d
3-4tensorflow实现线性回归; A8 z1 V: _6 U: m' n9 l* b) R; ~+ r$ C
3-5tensorflow实现手写字体
; p( O4 }$ d T% m1 Z3-6参数初始化
& A; a: ?8 d+ |# Y: o3-7迭代完成训练 ^8 x1 E! {2 N4 B2 G1 G& L
3-8课后讨论
. [0 R- W/ u: E8 X \- n0 C3 R4-1卷积体征提取
1 Y" D% {& Z! c3 K9 F4-2卷积计算流程
; Z6 F* X/ F& i: U. N4-3卷积层计算参数1 I6 {7 S; V* p: _- b
4-4池化层操作
% r# o/ p/ m( ?4-5卷积网络整体架构
' \3 e/ [" ?2 ]. l4-6经典网络架构0 y+ A$ T% w" H8 `
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
% j3 [, a& i4 O* c( B* N5-2使用CNN训练mnist数
: e$ i+ B4 w6 V3 {. b B- j5-3卷积与池化操作! Z/ P6 h5 c; [% R$ k. N
5-4定义卷积网络计算流程# [6 m9 }, B7 d6 ~
5-5完成迭代训练
. m( L2 A+ D+ r5-6验证码识别概述
) G9 z' C. \/ C W4 c5-7验证码识别流程( U1 I8 s1 I% c% }4 |
6-1自然语言处理与深度学
; p$ N R0 h' ?2 z4 t0 }6-2语言模型) R' D' f& L) I. x
6-3神经网络模型
: y* W; L) r8 k) |/ y6-4CBOW模型
: ^( x6 e, h8 R0 I& S i6-5参数更新* z% n. ^/ d; ], M% i* l' O
6-6负采样模型
; j$ O3 z, ?6 u/ x' G" g/ ]6-7案例：影评情感分类(数据 s$ q: H2 j* [. o
7-1基于词袋模型训练分类器
, Y, \9 w) e- p* S) w7-2准备word2vec输入数据* s3 Y1 G) K$ a3 D4 n4 U. O9 i
7-3使用gensim构建word21 d0 ~% }7 [3 d2 F( ~ c/ R# E4 K
7-4tfidf原理# H0 C0 n6 X( i3 I3 W
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---). }. h' F4 A0 Z8 F% t2 G7 a7 r
7-6GAN网络结构定义3 i$ _5 c1 Z! W5 w6 p( L+ ?
7-7 Gan迭代生成
7 y H8 m- K# g5 e6 X5 a( ]9 Y0 i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' M* c5 O( s: V3 R7-9DCGAN网络细节
6 o# @: L1 x) l9 N8-1 RNN网络架构
0 m/ ]" ?" I( o t8-2LSTM网络架构# v. u! Z7 H/ `+ m$ k
8-3案例：使用LSTM进行情
+ M. `1 `& H0 f' l$ k( P2 F8-4情感数据集处理- c. ]% e! o* l8 r' f, }
8-5基于word2vec的LSTM模型: k5 p) }# F8 c/ P% R D3 T- L
8-6趣味网络串讲（数据代
& J5 O; U5 I1 O/ Y8-7课后讨论版
: J8 k+ H3 Z. y- J& w( x: e% I/ w- y! o1 I' f! Q7 y% J
$ _6 ]% t! _. b7 W) E9 B〖下载地址〗
0 }/ G% S9 k: U3 ^$ e: ^4 e! t& j o$ J+ j4 e A6 |/ N
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