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〖课程介绍〗. I8 O, M7 P" N- z2 ]. ~
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% m Y6 Z! y9 ~# G, B/ b! R2 Z
* `: H7 T# Y" p
〖课程目录〗3 ?1 z6 @1 K {$ x1 @, y
1-1课程概述与环境配置
' ^) B% F \2 }* a1-2深度学习与人工智能概述# z4 S$ X' R, s: z
1-3机器学习常规套路
0 R, J3 ?7 N% P1 W9 @0 `1-4K近邻与交叉验证% ^* K7 g- N$ j( L6 d# y; \' w
1-5得分函数
+ z6 i, n2 `, f+ C& l0 W1-6损失函数
! a2 J" a7 c5 Y/ v( O, v1-7softmax分类器
& q8 |3 Z0 Y& I1-8课后讨论与答疑- t- z0 p8 l) g3 [& K. j `7 o
2-1梯度下降原理-
7 d i" w, C" R$ G0 J2-2学习率的作用-
( [. w6 M7 n3 P+ ~0 j2-3反向传播-/ N- Y0 g. c5 ^9 f$ n2 r
2-4神经网络基础架构-
' K$ I6 A( `5 r2 n% @# [0 o2-5神经网络实例演示-
( A- ]- D) g6 z6 m% I$ J2-6正则化与激活函数3 D0 I) E3 F9 ?# D B
2-7drop-out
+ Y U3 H" n$ s/ w' z% [1 m2-8课后讨论
2 t5 a) q6 U" D6 E& b3-1tensorflow安装
1 O- A' V) D: f$ G3-2tensorflow基本套路) _# b9 B" U! K/ t
3-3tensorflow常用操作2 U. x u% r$ v" {4 R% T
3-4tensorflow实现线性回归
( v% B( f1 c1 K) c3 V, S$ A3-5tensorflow实现手写字体" ^3 {( f9 d1 j1 F
3-6参数初始化; Y* B6 S( N. d* O4 W
3-7迭代完成训练% ^, a; e$ X, k; @4 A& |$ u
3-8课后讨论
+ S' H: ~# C, Z |$ V0 r4 b4-1卷积体征提取5 P9 O1 H- S6 A8 H( d& Z7 S8 @0 d
4-2卷积计算流程, T1 ^; U# B3 |3 f& X: V
4-3卷积层计算参数
3 m/ v+ I7 z/ R3 Z2 T7 b7 P4-4池化层操作! [0 O; z0 \% l: q/ h# p
4-5卷积网络整体架构) q( E: I# m3 e ^
4-6经典网络架构& M& Z: l: L. M9 g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 K- m. E7 k" z* z% n' y
5-2使用CNN训练mnist数: a# r. z2 p* W! g5 }7 x
5-3卷积与池化操作+ w, g: j6 _) Y
5-4定义卷积网络计算流程
* [0 c4 B7 O. k3 F9 F5-5完成迭代训练
4 ]+ M; @' L" b; }! Y. [6 U7 m$ e4 F, b: [5-6验证码识别概述0 N# A; i4 H6 d+ m) U
5-7验证码识别流程* l1 @ k2 u; Z
6-1自然语言处理与深度学
$ }" k- V( Z: p6 e7 K, q6 R$ e6-2语言模型/ y4 P; r2 [8 l* n& y
6-3神经网络模型3 ^" v% h, Y1 U6 Z+ ~ g
6-4CBOW模型
- g% P% K, I5 w7 ~& O* `6-5参数更新
" y% h( Z/ B0 Q% }1 F6-6负采样模型
t( A& d$ H& b* R! k6-7案例：影评情感分类(数据+ Z4 P3 e' n' I; H/ @ ]
7-1基于词袋模型训练分类器
" P0 p: z2 p ^" F9 u7-2准备word2vec输入数据
6 i! C; e! D$ l: Z8 z( p7-3使用gensim构建word2
+ C8 y: n) L/ p, E: T7-4tfidf原理
$ o2 k, e% x+ `( O8 _, Z, A& V. f7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 e# `6 D* K" I5 h" K1 y) |
7-6GAN网络结构定义5 x/ N5 ~" B: e9 | p
7-7 Gan迭代生成0 {# U* Z+ r5 w8 N8 Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）9 l- \* A4 N; `7 _) O
7-9DCGAN网络细节
: j& j1 u" x' w( d. y: u8-1 RNN网络架构 M- L" l8 k4 S9 C
8-2LSTM网络架构+ }( w1 c# ~" S6 g
8-3案例：使用LSTM进行情
' I+ }$ D8 r/ ]8-4情感数据集处理4 i8 e- K( t4 ~) Q- Q0 V! H- G
8-5基于word2vec的LSTM模型
+ }2 m9 ~1 s0 w8-6趣味网络串讲（数据代3 o) ~/ N. `0 l# f& ?9 U+ R
8-7课后讨论版6 G5 o+ v, H8 [& r
# e* L" t( g0 z; X% X
4 J2 k* n* X3 z& Y1 A0 J〖下载地址〗- y' m' B5 r" _
$ X4 d) U* R! W0 _
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