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〖课程介绍〗6 I% M+ X, Y* T8 M$ k
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
7 m2 U0 I0 ^' [1 e9 \& s$ u7 [0 ~* o; p$ { G7 I4 \) v) n2 ~2 T
〖课程目录〗 a& P l! p. k; f" U0 u1 X
1-1课程概述与环境配置- ]- R: |5 A2 I) a O( _
1-2深度学习与人工智能概述- q+ u3 U+ r6 o( `' v! Q
1-3机器学习常规套路
; v1 I/ T, W" f) R q3 i7 H" e1-4K近邻与交叉验证* u- _, s5 }9 B* |
1-5得分函数9 `% u- l5 m+ t. |6 a0 A2 {
1-6损失函数+ P7 @( i2 K/ V; C/ Q8 D# f
1-7softmax分类器9 h6 S/ T2 K; G' P; f) C
1-8课后讨论与答疑" N' y: d! q8 V' k( E& J
2-1梯度下降原理-
3 S+ D6 B" i; @- Q2-2学习率的作用-7 ~! B6 Y" l" B5 p% A1 u0 e0 V
2-3反向传播-* G5 m s- }6 R) ?2 C8 n( W
2-4神经网络基础架构- ^* b1 ?1 A0 u$ C( Q
2-5神经网络实例演示-
3 c/ @! }8 x- w- _% s1 I' b8 A4 `2-6正则化与激活函数4 D1 U) \1 |& _# u; H9 q
2-7drop-out3 E* F% u6 j m4 K" ?; t. K
2-8课后讨论
* y( I. G1 q- E W9 @8 s3-1tensorflow安装
+ Z5 {) O8 I! L) L: n3-2tensorflow基本套路. p; e' L: Q6 c5 N. g
3-3tensorflow常用操作
A' S s |' M7 ?2 M3-4tensorflow实现线性回归6 N1 \4 z+ ]7 W) ^+ e
3-5tensorflow实现手写字体
% N; W$ O" f$ U$ d5 x3-6参数初始化
$ K$ }6 T. `1 G8 t% ^6 s7 V6 J( [3-7迭代完成训练8 Q- y" e1 f" X6 p- u' } r( M
3-8课后讨论# { D# Y( I! g4 m% }* y2 G
4-1卷积体征提取
, c# B" ^5 t$ @0 q4-2卷积计算流程
! T% e, C5 X+ r0 W& p4-3卷积层计算参数3 B7 w" B) d6 {/ x3 n- T6 q) s
4-4池化层操作8 A& ]6 P6 P1 ~7 s5 I
4-5卷积网络整体架构
* {3 H% q) C6 y6 l4 s) N! u4-6经典网络架构; V5 D$ a; q `/ b6 F
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& ` E3 D: t+ r6 O# e2 V' V) X5-2使用CNN训练mnist数
. D" F9 D! k! S; `+ H7 U/ j5-3卷积与池化操作6 n/ x$ t6 ?+ x; L `% i
5-4定义卷积网络计算流程
9 B$ \& J X9 s. }6 z5 ^" r$ @5-5完成迭代训练
* Q2 L- g4 A+ @) Z# E9 C; f5-6验证码识别概述7 M& ~8 q3 X; x$ y6 ]: C/ T
5-7验证码识别流程. Y! N% K# _% A" ]& S F' {! `
6-1自然语言处理与深度学
( D V& D# E1 q' J6-2语言模型2 Y0 t- I& ^) Z$ A9 d9 @" F, V
6-3神经网络模型8 U( l$ q6 ]1 d9 V. U' r8 P# \8 [
6-4CBOW模型8 m% A* `$ J0 ^# |* {
6-5参数更新8 C& l1 H8 K' A0 \
6-6负采样模型7 V I6 \1 o: e* a# F" |1 ]
6-7案例：影评情感分类(数据! R/ u8 W, s* i
7-1基于词袋模型训练分类器
! z; d# F0 \( ?" U* a9 ` t5 ?7-2准备word2vec输入数据. e/ V# k, Q9 {7 ?" U4 z$ `, V& O
7-3使用gensim构建word2
+ M% H! T" R& ~' X7-4tfidf原理
) k4 M; X. M3 U9 }6 o, j( J7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 C8 ^0 A6 o# C: ] t, [' v
7-6GAN网络结构定义2 S/ y4 \' b$ d, b: I I3 j$ n# E+ H0 w: ]
7-7 Gan迭代生成
) t+ I/ v5 U& j/ l/ c; i6 q5 P, p7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- r" R" `9 o- I3 R7-9DCGAN网络细节
7 O) D: A s) _: A N8-1 RNN网络架构
7 Y8 e3 Z0 \0 r, }$ e8-2LSTM网络架构5 d) J% X p# F* S" W
8-3案例：使用LSTM进行情$ C, V1 p% z- R
8-4情感数据集处理
' q$ c) ?" p: r/ P% k/ `+ D8-5基于word2vec的LSTM模型/ l" t! v* e* F
8-6趣味网络串讲（数据代, x7 i# ^; i8 g5 H4 U4 U- U+ [( G
8-7课后讨论版( N) ?6 g; W5 O8 N Z6 f
, Y2 i' r) N, M4 r
2 h1 ~. U5 j) d/ k〖下载地址〗
. d) A6 Z( q5 v0 u! t1 G& [, N+ ? A' b) {+ I
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