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〖课程介绍〗0 ?) N- K5 ?/ U+ ]8 C3 X
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
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2 C/ A6 D9 m2 ]$ l, K9 b+ S〖课程目录〗6 M( V% ?* Z, y3 Z& h3 Z, U
1-1课程概述与环境配置& q9 G% y8 P9 Q V
1-2深度学习与人工智能概述
+ {- z# W& w; E1-3机器学习常规套路) q) s/ y' x8 o7 |
1-4K近邻与交叉验证, P4 E- ]: c$ H; P% Z
1-5得分函数' m1 Z% j4 P4 ^$ v7 ]. x$ }) ^
1-6损失函数
. Z+ s) X% J/ u7 r3 B( @+ E1-7softmax分类器
! Y0 ?) H. R! s4 n* t5 G1-8课后讨论与答疑
& c; w+ t; v0 }' M8 G2-1梯度下降原理-9 E2 P }4 j- \) i
2-2学习率的作用-
/ h: z h4 {) R* r$ s) [1 c/ z2-3反向传播- }( R. q1 T M
2-4神经网络基础架构-
/ o* x9 T2 K0 U1 R" j2-5神经网络实例演示-
) l( {3 k" N' R$ S2-6正则化与激活函数
7 e, s5 b: z1 y7 W$ j& I3 T2-7drop-out
/ }% C# c" D* _8 ~" M; d* R2-8课后讨论7 k3 W8 M2 O- N
3-1tensorflow安装
# O/ B! F/ O& C6 R& Q3-2tensorflow基本套路
8 P* I. v; S# Q3-3tensorflow常用操作
* {% ]. F$ k( T/ c1 A, X- _3-4tensorflow实现线性回归4 ~5 a% d# B" t0 ] y { V+ L
3-5tensorflow实现手写字体- T6 t: v1 e' k7 d; O5 ~+ j
3-6参数初始化- A/ o4 }; N: c! v, ]/ p: t" L
3-7迭代完成训练' Z2 ^* d9 P: P' s3 w$ k
3-8课后讨论% V4 S$ o3 l* x" H! C0 W2 K- j
4-1卷积体征提取
9 |6 B& a/ Q% Z4 s4 O5 g4-2卷积计算流程
! u5 H5 a& }. u' ^4-3卷积层计算参数" U& W) |) K1 _, Z
4-4池化层操作5 F! s$ a( M1 X4 _& c, l) M `
4-5卷积网络整体架构
* f$ B" q2 V8 A4-6经典网络架构/ Y! i3 P& s- T* J+ I! }; \: {
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( z( p( w- P# }6 M2 S8 p
5-2使用CNN训练mnist数" R0 y' J+ R! v9 |0 J4 }
5-3卷积与池化操作; ~, `9 f) j: y& ^" c
5-4定义卷积网络计算流程 _' o/ W0 T5 m# [0 a) N
5-5完成迭代训练
* q! D+ c2 k# G; q& g6 C3 \' ]/ t5-6验证码识别概述
6 F+ ^# Q! M( I5 F5-7验证码识别流程' M) R* P# R* l$ t7 K
6-1自然语言处理与深度学
6 Q1 C/ N) \- w& }$ S0 Q' z0 L6-2语言模型( e/ [! w( @+ l, f+ G
6-3神经网络模型) B, W5 \; u- M
6-4CBOW模型
' h' e3 m u2 O& ^5 Z9 L2 p6-5参数更新
% J& {# X, o7 Z( w5 V2 C7 D6-6负采样模型) j* C& l% Z& N; n* i, z; f
6-7案例：影评情感分类(数据
8 V) Z6 j1 M- H0 g7-1基于词袋模型训练分类器
1 w: |7 [$ c$ b9 s: N5 e7-2准备word2vec输入数据
0 p. {/ F' k! P% d, ^* P7-3使用gensim构建word2
0 V5 T. ]1 G8 P8 z* ~5 U7-4tfidf原理9 _) ~8 t, z y1 B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 ~& ~* m: ~. {# `% ]5 A! l7-6GAN网络结构定义7 u. ^2 ~% o) X6 `
7-7 Gan迭代生成
' m/ P& h- F: ~8 T5 ~1 {7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 H+ n& Y) z: `/ s1 X' c
7-9DCGAN网络细节
7 b- ^ w3 Z* f S6 t8-1 RNN网络架构
5 T& T4 P8 {( |. x2 e4 o8-2LSTM网络架构
& {4 V. S. R$ R8-3案例：使用LSTM进行情
2 n5 [8 i( u& ^5 I$ s+ \8-4情感数据集处理2 o( [8 F' q5 z7 ]: i) \
8-5基于word2vec的LSTM模型
0 L4 K5 t* g/ O3 J8-6趣味网络串讲（数据代
. E1 Y; O4 `8 h) l, d8-7课后讨论版/ z7 d* b- D* J
' p" ~' G2 P( ^
4 y/ [3 i1 X+ W6 w7 k4 E" K+ @〖下载地址〗
! L% B) u4 G8 J( y8 H; N9 t0 t. t; O. P: J0 j. c( Y
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