) B& K& q' ], ^4 y% y7 h7 z) t% i, X7 \: M, `, k o& V# m
〖课程介绍〗1 S( @# Z' F/ L# F9 [# Q3 n" b
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 A3 f) E ?3 P% x
0 N6 l0 E6 A% i% s6 _: K9 s〖课程目录〗
2 [7 X/ K; B" u9 p' z" K, l1-1课程概述与环境配置
$ l4 C# U. }8 e1-2深度学习与人工智能概述+ T/ u1 Y F. M5 `8 t
1-3机器学习常规套路0 G4 a9 a$ x% _- R! R
1-4K近邻与交叉验证 i4 u" ~# M' a: M A- h- k( |
1-5得分函数
* B) j) A( i( [* @% Q1-6损失函数
! _( O8 l$ c) ]* s3 s5 [: v1-7softmax分类器# x# q& _6 _8 L' m
1-8课后讨论与答疑4 L1 f' W) h# N9 F' ^) Y
2-1梯度下降原理-3 P, a4 V5 O- g$ ]6 U/ T1 g
2-2学习率的作用-
3 Z# y8 l8 ?4 ?# v5 \/ O' e3 ` [7 J2-3反向传播-
( y% ]1 B- m9 o& T2-4神经网络基础架构- I3 m. E, z6 u" t/ E0 r
2-5神经网络实例演示-
; D* h$ R5 b# }# V7 [/ G2-6正则化与激活函数
J/ k7 R: G; o; K3 }" D: c2-7drop-out& t | Q" M3 q0 T& J
2-8课后讨论/ s, a1 p o( |9 v7 e
3-1tensorflow安装- o4 g' a4 [* |1 k& N2 W! b9 A
3-2tensorflow基本套路$ N6 E, c4 k7 _1 o
3-3tensorflow常用操作
2 s# W5 ]. @4 m* o4 k3 V3-4tensorflow实现线性回归5 {$ S1 {% z7 \: G- w
3-5tensorflow实现手写字体
; u3 ^1 F/ a0 B K5 p) m3 I6 m3 z3-6参数初始化, `* a; C' V# U, U) L
3-7迭代完成训练
1 y' C9 w! h4 o3-8课后讨论; n9 b* i9 E' r+ _% H/ [- m
4-1卷积体征提取- p* v: ?5 F# c3 G( Z9 p0 N5 \$ F- z
4-2卷积计算流程
, T8 A$ K6 E# A. u* x* E5 m4-3卷积层计算参数
; M! i1 `$ _7 T. S4 ]4-4池化层操作
* y8 @$ Z" _! G) T" C9 x. {, T4-5卷积网络整体架构
- {! q' g; n8 i! g# t2 }4-6经典网络架构+ D4 H- c' s/ O1 R7 U1 s% [
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）% d; w, ]1 v8 h) e! ?
5-2使用CNN训练mnist数! V, e5 _ C$ k+ w# U, a% r
5-3卷积与池化操作
. k: K( i+ \. g9 T3 c1 L+ {2 o8 m( M$ C5-4定义卷积网络计算流程8 @- L( _, {9 x4 k, A; X- w/ X
5-5完成迭代训练: s. {' N. I; l5 X0 X B. N& {
5-6验证码识别概述
5 `3 T- S# }- y# h5 h! ~( _5-7验证码识别流程) l' A0 [. w0 C) i7 Q9 T
6-1自然语言处理与深度学. L1 e+ a, C- t1 p. ?
6-2语言模型$ L* [+ y: i& S- Z
6-3神经网络模型* l4 E1 v$ [' ]# w# C, r8 x
6-4CBOW模型4 H/ p7 f# U" x9 J5 w( N; e
6-5参数更新( {1 g( _2 n: _: F& R
6-6负采样模型; p' M0 T# H: _# f# E0 T3 q
6-7案例：影评情感分类(数据- o. L: ~) n% I2 E8 h3 h* e) N5 C
7-1基于词袋模型训练分类器
) `; F2 }9 _8 |1 I7-2准备word2vec输入数据
+ K: U3 V% i$ O" H ^7-3使用gensim构建word2
* J& X: w8 @. D) z% Z9 s- T/ V7-4tfidf原理
: V& E* L5 i. f. P8 A& r7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); @ h0 \7 |* y2 i6 B8 m. C; e$ y
7-6GAN网络结构定义
/ w5 @. b5 e6 j7 l5 X3 S7-7 Gan迭代生成, x" e" I! d/ T
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ r8 C7 U3 b' M+ N- G: t7-9DCGAN网络细节. x" D0 f4 [- c# |- ]1 W
8-1 RNN网络架构
( I% S x, M9 b$ H5 B8 ?8-2LSTM网络架构
2 L; F$ L+ f' a9 g& H5 c8-3案例：使用LSTM进行情" v. m6 V# q0 O1 }; C+ x! O
8-4情感数据集处理
9 Q+ {1 _; H+ n4 \" i# k8-5基于word2vec的LSTM模型
8 j# o4 W8 ]. Y5 h0 R5 e8-6趣味网络串讲（数据代; C3 W) {9 t# Y
8-7课后讨论版. a1 ]1 f+ b* R# A/ H8 ^1 M
# L) D& W3 b( X+ @2 \# s! }
. B& K+ ]4 Q0 N8 f3 [〖下载地址〗' {1 C2 Q% E$ z0 x
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