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〖课程介绍〗2 s1 ?( P y" L( m! |2 ^# m
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
& E. K6 s- O4 E$ f% @ j6 Q# \6 x
( }1 `; \) C6 W; a( d〖课程目录〗1 u. b: I7 Z* Z# e9 m$ X
1-1课程概述与环境配置+ m7 `) s2 p0 y* d
1-2深度学习与人工智能概述# M3 I z/ W8 [7 H
1-3机器学习常规套路# g- M8 K, o( z/ C) p. _5 o
1-4K近邻与交叉验证
( d* S0 x6 U5 m' C1-5得分函数
( B+ x4 A: X" g) F E; J1-6损失函数: \. Q5 g5 R8 ?( l0 ]! s4 q! r- @
1-7softmax分类器
; [# [# I) r6 U7 o" k# s1-8课后讨论与答疑
; b6 _3 f" j. U' i2-1梯度下降原理-
3 x# \& B8 O0 z# _8 U( M2-2学习率的作用-
3 h% w/ k, f/ @1 U5 C8 d+ L. Y2-3反向传播-8 I/ T/ w- _+ U) g( G& ?
2-4神经网络基础架构-1 e; P2 Y6 ^/ n
2-5神经网络实例演示-
- A2 }2 a1 u$ a2 f7 Y; K# H8 h3 @2 W2-6正则化与激活函数1 u. W! p6 I4 H5 P" x
2-7drop-out
: y" \) A( y1 x& d; Z& v2-8课后讨论1 ?$ B6 ?/ D$ K! _$ O8 Z. o7 c
3-1tensorflow安装! b; w8 x& K) u- W
3-2tensorflow基本套路
$ b" `. k" ^) ?! |& d3-3tensorflow常用操作3 Z1 ~: Z& h6 c
3-4tensorflow实现线性回归
: D; I) ^- `! g3-5tensorflow实现手写字体. S$ p8 Z. a6 h& f
3-6参数初始化6 F# c# ?8 n" P& h& W
3-7迭代完成训练
' y4 M* T3 Y4 `7 e a3-8课后讨论) c4 A7 t4 n! d- p; N1 p7 E
4-1卷积体征提取: q* w4 y/ [) V& [" C
4-2卷积计算流程
. V* I G9 a( l2 l7 f% {$ G5 H# t4-3卷积层计算参数
+ t( Z; Q2 k' S+ s" H+ w4-4池化层操作4 c/ ~2 _5 L' f% o
4-5卷积网络整体架构) {* P2 n$ b/ t- T1 Z
4-6经典网络架构$ i/ m3 h0 r( Z1 @6 d) S0 r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, K; i# i! I4 ~+ v# A4 Q
5-2使用CNN训练mnist数
8 `4 M& T" H) w3 I; y5-3卷积与池化操作, v) `9 r) z m0 _% {: O
5-4定义卷积网络计算流程7 J, E% P7 b5 Y6 \* }) n/ u4 S, ?0 @
5-5完成迭代训练
' l+ h: [* `4 r8 ~2 k A5-6验证码识别概述
' w4 p( ]) o( {/ x; V- o5-7验证码识别流程' z) B$ e- E0 i' N# V! q8 e
6-1自然语言处理与深度学
! q3 \6 B7 U: z! j% p0 V9 P2 d, _2 f6-2语言模型
( z9 S3 I9 A( ~# \! X% U6-3神经网络模型' w1 O' V% Q3 |/ b+ Q
6-4CBOW模型) w6 e* B: T( I0 k
6-5参数更新
; J+ V/ d( p5 J* L6-6负采样模型
1 R2 }) A( l+ M6-7案例：影评情感分类(数据3 t. K! V: O, I1 P# @" }
7-1基于词袋模型训练分类器
3 N) O/ h g$ {# Y4 @+ h4 V5 i7-2准备word2vec输入数据1 v; ~7 Z8 \& n1 I8 |6 ^
7-3使用gensim构建word22 O% n H! N" j
7-4tfidf原理" }9 B0 h1 E! X( X7 J
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) n8 O' ]! j1 Y! n3 z/ s) X8 g5 u7-6GAN网络结构定义3 W; t5 N( b# z3 T; a5 i
7-7 Gan迭代生成: F. N/ g5 D b
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
% s3 @9 y- E3 H. C L7-9DCGAN网络细节2 n p% L& p5 a% T7 A
8-1 RNN网络架构) P; t |6 A% H% F- H
8-2LSTM网络架构# T3 f+ P1 n3 \, u8 E) P5 K, }
8-3案例：使用LSTM进行情
- Y- d3 |* k s5 R8-4情感数据集处理, H' O$ T+ w; Q0 ?6 v5 J
8-5基于word2vec的LSTM模型
2 r, L6 T# m/ x! p% Q/ C8-6趣味网络串讲（数据代: E- f9 l; X% ~. g, o g" ~
8-7课后讨论版! F. p5 O& v2 m9 v9 M8 _% D0 g
" E5 s, c; @0 \- S5 {4 w4 X
2 p& T! D: B" @: M) M〖下载地址〗0 T) r1 A9 n7 S, s
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