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〖课程介绍〗
1 f' p% B% E- y3 r: O- r+ \此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战$ ]+ i0 h, Z3 w! V
7 N$ |3 q G& z3 h4 A4 {1 w〖课程目录〗
* a* i: L3 v( D. T; i1-1课程概述与环境配置( h! R6 L# k6 w
1-2深度学习与人工智能概述
. e" N0 a8 _* E1-3机器学习常规套路 s; O, o5 o- |6 H/ B
1-4K近邻与交叉验证2 B% ]& O9 Q1 F8 f% p
1-5得分函数' T& S! ?3 J. d+ g, x3 P# `
1-6损失函数
1 t8 F/ R# K6 r: h' O G1-7softmax分类器
: j. B# l! D; i' d" O1-8课后讨论与答疑
" e/ _: m: s. J: ~9 Y& E! F2 M2-1梯度下降原理- F# y& C0 M, u! i- W
2-2学习率的作用-
. x) k& j5 ?' a. J; c2-3反向传播-
; Q& q. ~# W& i k7 y' s2-4神经网络基础架构-) n: }' K5 S9 u8 f. A
2-5神经网络实例演示-
) F- o9 f2 t7 Y8 q% A2 U2-6正则化与激活函数1 G; T- _- y9 K2 A0 M4 T
2-7drop-out
2 y% L5 _+ U0 l4 `- \' e/ t2-8课后讨论5 r3 d W( o( C$ u, p! E
3-1tensorflow安装
0 m L6 L5 y4 t, _9 m7 f; ~6 Q6 T! a( t3-2tensorflow基本套路7 `1 E6 w& U3 `" `* P; \
3-3tensorflow常用操作' L; R- C6 ^7 D, Z0 ]2 ~. t
3-4tensorflow实现线性回归) a/ S7 w1 Z% ~: }$ a* c
3-5tensorflow实现手写字体6 a, j$ L( B; r# }. B. L/ O" q, a# h
3-6参数初始化9 u. }" r: J2 B: F8 a' N
3-7迭代完成训练# e3 W5 y8 f o6 }. @" W7 `5 i. b7 U
3-8课后讨论
3 i0 ?, {% R$ ] u5 @4-1卷积体征提取
" z% g' b: l7 q ?# A4-2卷积计算流程
4 z7 N# \3 E+ D4-3卷积层计算参数
4 Q" T; [6 S3 Q# l! P4-4池化层操作# t7 |, s+ f; U6 k
4-5卷积网络整体架构
m/ L' o. V/ W; W% Z- O4-6经典网络架构$ D! ?) B) U* q1 V
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
( Q# l2 P9 a/ v- X5-2使用CNN训练mnist数
" H. |# k2 @9 y: k5-3卷积与池化操作4 S# N6 N$ Q- o6 m5 ^" l' }
5-4定义卷积网络计算流程( K7 L; U, c1 I7 m; ]: J/ g
5-5完成迭代训练
. M2 ]: r* x' n. Z9 z& N5-6验证码识别概述8 G& V2 j/ F+ D e/ z
5-7验证码识别流程% w, d6 M7 A8 l3 a( S' p+ d
6-1自然语言处理与深度学
' }% M' U& b- r0 s, U6-2语言模型
7 I/ D ?$ C2 n% I6-3神经网络模型( O" n( L/ \) {
6-4CBOW模型. O8 P9 F4 a! D \) }- |
6-5参数更新
5 r4 S5 u) j5 _' u$ [# ^0 j0 r6-6负采样模型
: e* \6 r6 N' v, y! G5 ` y6-7案例：影评情感分类(数据
- }+ f( B, Z7 h5 R/ o7 X7-1基于词袋模型训练分类器
; C& R5 B6 D7 l/ Z! s. m7-2准备word2vec输入数据
. M1 j/ z9 `' y8 u. n. \& c7-3使用gensim构建word2
0 b3 K w& d. b. S1 l* b/ R& r7-4tfidf原理
3 P- y q3 R0 b- x9 D8 A* Y7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 T5 I& @4 F( X& \& p
7-6GAN网络结构定义
. M. Z0 T% l' i0 c* D( W7-7 Gan迭代生成
Z N0 L+ T0 H; J7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' k$ V8 A1 `. l7-9DCGAN网络细节5 L8 b _9 x. K8 |, ]/ b$ [) y
8-1 RNN网络架构
# M! N+ Z% x n% T* H: R O8-2LSTM网络架构3 M! q0 Z- r _# M
8-3案例：使用LSTM进行情
3 V0 [5 F7 z* Q+ L8 q- M' n/ c8-4情感数据集处理
, _; y0 V2 T$ d6 h* G8-5基于word2vec的LSTM模型$ L& ^# ~, W1 m
8-6趣味网络串讲（数据代
0 G( k3 L! ]( T$ c4 m8-7课后讨论版
; J8 g# B, `2 w7 q4 m+ j
s/ M) D9 [1 E3 P
* \3 K- p! S+ g8 w/ W〖下载地址〗' M% i2 L$ g6 H( q
# w* \1 J, ~" X3 k- u
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