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〖课程介绍〗
7 s! H7 Y, i+ k4 I; J# W- I此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
: \& ~2 O. l6 l+ \: y
: U/ N( Y# n! r( k* I# v〖课程目录〗7 x. o& ^7 l/ L Z6 J ]/ H
1-1课程概述与环境配置* X1 u* G6 x3 ?1 ?
1-2深度学习与人工智能概述 n3 ~9 K* S; x T' D
1-3机器学习常规套路
( {/ g* L& l7 b% o: q, M1-4K近邻与交叉验证
. ]% t+ D; W* z+ k: u1-5得分函数
& r) ?' M1 u% b+ |- q3 g3 _: Q1-6损失函数4 e- l8 }. n/ s1 E/ x* W3 a
1-7softmax分类器
1 ~0 q& R, K/ ]; p' f. j; |( c1-8课后讨论与答疑
Y( V% ~1 J# x1 h2-1梯度下降原理-7 r1 ^6 R: X7 D/ u% I* O6 p s
2-2学习率的作用-* l- T: n- U+ }2 K2 @4 g9 O
2-3反向传播-, g! |. i) q8 C8 T$ }
2-4神经网络基础架构-& g2 Q! u4 N; N3 w; ]* |
2-5神经网络实例演示-* M0 b# L1 ^, d
2-6正则化与激活函数9 D# r Y' o" O! b& G
2-7drop-out
8 Q" ~7 q, I2 Z% s: M/ J2-8课后讨论1 {' t9 ?# K/ b# o) ~' I
3-1tensorflow安装
2 t% z3 H4 ]" y3 v3-2tensorflow基本套路
' U2 V4 ^& r8 _# I0 \9 _1 y3-3tensorflow常用操作
% G% U9 }" l; ~. I% F/ O5 R4 x3-4tensorflow实现线性回归1 P; }) k; P, A: R3 W( w* ^1 T; _
3-5tensorflow实现手写字体
6 c( {1 M' u& ^, p4 P. e3-6参数初始化+ r; C' @! V; e, s# K" }0 L, e
3-7迭代完成训练' p, v/ z, f: _
3-8课后讨论0 C3 h: E4 j0 ` A
4-1卷积体征提取" o* t, z' W* R E5 s! B3 ]9 ^
4-2卷积计算流程
/ v0 e( s1 R; J4-3卷积层计算参数
+ }5 M2 `7 e8 e. S6 W4-4池化层操作
; c- Q5 e7 p1 }4-5卷积网络整体架构7 y; _# G) s+ k/ j F
4-6经典网络架构
- n# ?/ e6 l& I# r5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. f6 K& c# W# s) A% v j9 ?
5-2使用CNN训练mnist数
6 B' s8 C/ j" u9 X5-3卷积与池化操作+ a, H! I" |+ W" l
5-4定义卷积网络计算流程0 s& y3 i/ \/ s r2 y
5-5完成迭代训练
. }9 k1 c- {; m# x; [5-6验证码识别概述& k5 s; Q* L$ y( y! y# W- q% b- P7 x
5-7验证码识别流程. E3 a$ c1 ?/ H" \) s
6-1自然语言处理与深度学5 x5 f7 l* K* F9 c5 ^
6-2语言模型
: l4 f0 R: |6 u9 g* p8 N3 Y2 E8 n! I6-3神经网络模型 o' r* Z( p9 m
6-4CBOW模型( ^8 d; y$ y4 E/ o, w
6-5参数更新
& e' T2 M1 b; H; n. X6 i; C6-6负采样模型: K4 c2 U! p; s2 R/ f) k# t. N6 s( y
6-7案例：影评情感分类(数据
. A4 x3 a: g, s9 u7-1基于词袋模型训练分类器# s0 B4 n; G" Z+ i4 }! I
7-2准备word2vec输入数据
. h. l+ U' j; M5 P2 c4 Z7-3使用gensim构建word21 B$ t! S( ]9 L8 P! r/ M% [
7-4tfidf原理" ]. n1 o. g, a- J p
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 ~; ~% t& c# C! s8 L6 y- R4 L
7-6GAN网络结构定义
5 _" e# Q& x' u, A# j7-7 Gan迭代生成
% h/ C6 ]5 |& [$ w5 F- Q U+ j7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' [: s& V9 t/ y E9 P2 X- P7-9DCGAN网络细节
G* O9 E8 H- J, t8 z5 n8-1 RNN网络架构
1 {: d' ], {! P# c4 o8-2LSTM网络架构 ~" n, {- C. ^( G8 C
8-3案例：使用LSTM进行情
; v6 F4 Y" E2 L g6 e& ~% g8-4情感数据集处理
0 |& h+ W- M b8-5基于word2vec的LSTM模型. J0 _5 D- [/ O8 S! {( n
8-6趣味网络串讲（数据代. \! }7 b: d& |* M1 a8 ?
8-7课后讨论版
9 D. D8 X% N: ]8 q7 R# J/ g( W; {& h
0 ?' F5 }& W) P6 H" f' p% w. {' w+ D# G) J+ `
〖下载地址〗
# Q# K$ k4 j( h5 k. d, u, ]; K
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