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〖课程介绍〗
2 g$ _) f9 [' X2 y5 Y1 P此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, W8 M {6 Y+ U2 C8 `3 `8 K5 u9 t5 d* b4 d0 V; G ~$ y% i
〖课程目录〗$ l7 Q$ J# R# b; _
1-1课程概述与环境配置7 Z2 _1 m1 ]* n/ b+ ]1 ?
1-2深度学习与人工智能概述
$ @- Y( A$ k" p; y, k6 `1-3机器学习常规套路
% E4 o) }) r% V% N1-4K近邻与交叉验证
( Y' x. y* R2 Q' s( ~- |1-5得分函数
, g" T, L* _* |6 c# M, O d8 r$ I5 P1-6损失函数
7 p# E: [1 M" Z& ^4 o2 l J1-7softmax分类器# y, m" n' p3 U# l) d& m9 ~; h/ y
1-8课后讨论与答疑* \* c4 b2 ]2 J8 E# c5 m
2-1梯度下降原理-
7 p$ K4 x3 |* z. Y% f1 q) R; o3 x2-2学习率的作用-" q8 ?" l5 w- \8 `
2-3反向传播-
9 {: N$ d" Z0 V! s0 q# o2-4神经网络基础架构-9 J" Q, `. K& N' A& h5 [
2-5神经网络实例演示-" m* f0 O; j2 \! V6 F6 x6 T
2-6正则化与激活函数
, l9 `" i$ O" W( T, a6 T: E2-7drop-out
, @4 V7 s# M; W) o9 C6 S2-8课后讨论
g7 X+ d0 O. C) I& P5 Y3-1tensorflow安装: M: c! z# X$ w7 s7 h M
3-2tensorflow基本套路
# S. k% R! f- o: O |3 X3-3tensorflow常用操作& j3 y s. ]* R1 E( r
3-4tensorflow实现线性回归# F$ p0 \ D0 O6 k/ C
3-5tensorflow实现手写字体
3 f# R* D" F' b- B3-6参数初始化
0 s/ j: r+ y7 Y) I2 H M3-7迭代完成训练
) \8 [1 E8 k* q3-8课后讨论! m1 K! ^* k1 m' M0 s/ h$ i
4-1卷积体征提取
7 d, v# S/ \6 R1 V6 @2 n% v4-2卷积计算流程% ?& M d+ O; S+ U; u& E! o9 z7 z
4-3卷积层计算参数/ C z/ x7 C C) n+ `7 ^" k2 l% u
4-4池化层操作
8 s8 R% i- P9 D& Z6 \ |: @4-5卷积网络整体架构+ G/ F) M, [/ i* q# W$ ], g+ w! u
4-6经典网络架构! x( M' W, t: l j9 Q! y' L
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）; B! f- k; d3 Z6 O* `
5-2使用CNN训练mnist数) C& p& b* B! V4 ~1 _* v/ m
5-3卷积与池化操作
7 L b/ W7 ]7 }5-4定义卷积网络计算流程 \; F1 d( H; i! d! c- u# h4 N) o
5-5完成迭代训练2 K7 p- W) N# V: A9 L
5-6验证码识别概述- i; d* Q, m1 }( \
5-7验证码识别流程* U" a0 G K! ]* |5 L& }: C/ U
6-1自然语言处理与深度学) q' t5 R/ }# }- U* D
6-2语言模型
" H- F# w6 Z6 o6 M1 I9 W5 D% U# @/ G- [6-3神经网络模型
1 v/ O) w. z m' h0 }6-4CBOW模型, I: T& Q% s" S4 s/ I
6-5参数更新
- A( ^& X. i% _6 A1 }6-6负采样模型" X7 x l* {( Q1 u
6-7案例：影评情感分类(数据7 B3 i, H1 u/ h9 n% k
7-1基于词袋模型训练分类器; U% w3 B: A7 G" N% B" O
7-2准备word2vec输入数据
' V/ a% ~; R. c7-3使用gensim构建word2
! n( Q6 z* A/ A6 y' ~7-4tfidf原理2 _7 Q5 g$ |- e6 d C: ^
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- B! x$ K' w8 m. D7 y7-6GAN网络结构定义. M4 N! Q0 n( z4 Y9 |' ^- R
7-7 Gan迭代生成( b1 P) Q) }- J) @& L1 l
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
7 z+ C) U' ~. `4 s- K7-9DCGAN网络细节% L& P$ t: i9 I& s% e0 p
8-1 RNN网络架构; J+ ?3 F( b9 L2 ~# @$ L% S
8-2LSTM网络架构
% h+ Q7 {* A9 V) J8 o& Q2 Q: w: d8-3案例：使用LSTM进行情
( |) V" r3 Q2 j* P& j+ w' h8-4情感数据集处理
6 P& s4 w$ A1 h+ u8 _1 {6 O8-5基于word2vec的LSTM模型$ T6 }" r3 ^3 X# S! _
8-6趣味网络串讲（数据代
$ \# ~+ g% ?. D1 G8-7课后讨论版4 {, P7 f9 c/ J8 x
, z8 N' B: X5 \
) z4 p- `$ O1 `; I0 F〖下载地址〗
5 q0 c, `( V. \' S! t; `
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