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〖课程介绍〗# d/ G; w( F/ H% w
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: l o& n& p3 R6 G
. M* @: o" B/ K; A6 z* K" c〖课程目录〗
. \4 f1 f3 V4 v/ i) g6 v1-1课程概述与环境配置
* x2 w7 X8 z1 G. p+ G* N% U: A1-2深度学习与人工智能概述1 O5 n& ~0 R6 Q, Z3 d
1-3机器学习常规套路; u! t h, q6 [5 w
1-4K近邻与交叉验证
9 J$ h! v, y$ S R1-5得分函数
3 }3 q! E3 C3 e1-6损失函数6 k5 T- B: `- [5 |# h& Y, w7 e/ b4 V
1-7softmax分类器
# V" o5 V: n, E" C1-8课后讨论与答疑
& X- k9 E8 N M& Y2 x- {. _1 w; K2 r/ ~. K* X2-1梯度下降原理-
9 J4 @+ [- \1 a5 o5 q0 O2-2学习率的作用-
6 G/ Y! P; a3 \2-3反向传播-/ b5 R$ G3 r" N; E1 V; a0 z
2-4神经网络基础架构-
, w0 Y; ]( S! o5 ~+ _; @& M" _8 U2-5神经网络实例演示-* m( A2 X4 y& m- f, C8 O# ]$ x
2-6正则化与激活函数1 L8 w3 q' F- p/ Q) g$ g9 o
2-7drop-out
5 Q, z' K$ v, }/ V2-8课后讨论! d) n' r3 ^8 R2 M
3-1tensorflow安装5 i5 S) j. S0 I# x! ]
3-2tensorflow基本套路8 E# Q! o) I6 b3 X4 s. P& g2 k
3-3tensorflow常用操作* ?& V- {; b1 G. v& j- u- G( I; h1 r* d, ^
3-4tensorflow实现线性回归/ Q5 o( {1 ~4 U4 ~) v+ G
3-5tensorflow实现手写字体4 [9 ~. ?1 O, m+ N
3-6参数初始化7 ~' |, |% @& M, M5 J9 x B: Z
3-7迭代完成训练
`% L, n8 R; G/ _' j3-8课后讨论
~3 V; W, n$ u! W( E4-1卷积体征提取
2 y4 S# x5 w8 }* Z4 N$ l4-2卷积计算流程
. g: W2 @- }2 s! s- ^* _4-3卷积层计算参数
2 @' J& E1 k5 u4-4池化层操作
9 p, j( i2 n a& C) M. A5 A$ ^4-5卷积网络整体架构% s% q/ d* `; I3 @0 B
4-6经典网络架构
/ [2 G9 ]. Z# h( B6 K/ ?: z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 ^( g& ^8 s) `% _2 }5 G. }; V& }
5-2使用CNN训练mnist数$ C1 {$ L- X! r5 f9 b1 ~6 s
5-3卷积与池化操作
1 r4 \, _2 R% Z5-4定义卷积网络计算流程3 `, B2 r- W1 I- Y
5-5完成迭代训练
8 u h8 I6 ~/ }9 A5-6验证码识别概述% M- ^9 k9 b6 E/ Q0 z: S
5-7验证码识别流程0 s7 N1 L$ v8 q3 V- N
6-1自然语言处理与深度学
8 w- p; U' ^ ]( K2 y6-2语言模型( X, Z5 J: ]& F+ _9 D- w. V5 ~
6-3神经网络模型: Y8 Q4 }# v3 f% E h5 r
6-4CBOW模型% `$ O- ]: c& W4 L4 |" y
6-5参数更新: p8 e/ A$ N, ?
6-6负采样模型
7 Z3 Q: x7 b3 d ^% [% C6-7案例：影评情感分类(数据
2 |- {$ B6 u) j5 N- d% h: R! u! ~7-1基于词袋模型训练分类器
8 `; p3 G+ E3 r$ D4 t6 Q7-2准备word2vec输入数据
; E; d+ R2 n+ `# k! t7-3使用gensim构建word2
$ @ j; u' N" }7-4tfidf原理8 p: c; F# {8 y% [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# X0 u+ R4 r! s" Y7-6GAN网络结构定义
3 c0 Q2 Q2 K/ X. E/ w8 w7-7 Gan迭代生成
! b/ _( B) I6 T+ C" A3 i7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）, ~' M( u5 ^6 g
7-9DCGAN网络细节
* u! e0 E8 ~+ v& v8-1 RNN网络架构
$ e$ `% }; @2 C4 m5 w8-2LSTM网络架构# {; \& U' K5 E4 o: w" S
8-3案例：使用LSTM进行情
% E3 i9 W+ ^# |" C, C2 N) G8-4情感数据集处理
/ ]' ^6 K, D2 W) j1 P8-5基于word2vec的LSTM模型/ K6 k% y' J- Y5 ?0 M# a
8-6趣味网络串讲（数据代3 ?6 \9 v" P; k
8-7课后讨论版
7 c6 ~; A+ K: {/ o9 k5 {
/ t h6 ?* j7 a- [
I. \6 [1 i5 G+ ]3 X& ^4 E: `〖下载地址〗( p2 S/ _ |8 C- _
+ X, z6 ] c2 p" c. b% w" z
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