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〖课程介绍〗
# Z! S K! m; ]( G+ Q1 x3 A% [4 |, `7 S此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 m) e) u3 t! S$ @- H7 v9 v: D- G2 k' p
〖课程目录〗% T% I9 U, Q' M& J V u, }8 S0 e' }
1-1课程概述与环境配置: S- f' g0 {$ W" D, o
1-2深度学习与人工智能概述
( b3 B# w$ E+ o. G ]# I1-3机器学习常规套路, Q" j% [$ A8 e! ]0 A. Q
1-4K近邻与交叉验证8 G7 |4 W! X- i7 i1 t! C4 P
1-5得分函数) l6 M. U3 z; [ j. \+ I
1-6损失函数& S* t7 x- l& n: s. u8 x
1-7softmax分类器" h) Y( K3 `) s( L/ K0 ?/ K! t
1-8课后讨论与答疑
& J# S7 U/ \0 p# c2-1梯度下降原理-
7 r! y, i. s+ u- F2-2学习率的作用-9 E9 E: n- \% X M& f
2-3反向传播-
6 j7 w8 V+ l" q$ y2-4神经网络基础架构-
+ j3 n# t5 j1 `, Z3 b2-5神经网络实例演示-
' t, H# l; j' V! p' `3 Z7 J, ]2-6正则化与激活函数
1 d* f% v" x8 w# g3 ?2-7drop-out
! h, o- w1 ~: d2 X( P: V- j2-8课后讨论
. Q d$ Q# S6 v! Q8 U' ]; r/ O3-1tensorflow安装3 w. T x. A1 V& j! g! I7 e0 h5 h+ p
3-2tensorflow基本套路
7 t$ U$ Y- e! V" o- `4 a3-3tensorflow常用操作
; n$ V5 m+ c" d# |5 ]" N0 i! J1 B3-4tensorflow实现线性回归
5 x$ q5 y: t3 X3-5tensorflow实现手写字体
& t, _) o: j: {4 `" L3-6参数初始化
: X5 X9 h& |9 K$ E% D5 m3-7迭代完成训练
- Y) T" K% U9 ~+ e/ O: L( m3-8课后讨论; u! j/ y3 Q& N! G7 Z) M& B+ M
4-1卷积体征提取! n( T* k) n& |& m: ?7 B: Y
4-2卷积计算流程
+ K4 t( ]3 [7 G+ |" a( E$ t5 C/ a4-3卷积层计算参数& u& ?9 w3 s' Z# ]! a3 C% Q
4-4池化层操作
! Y+ _) k; t6 z. g- _' p1 i4-5卷积网络整体架构
6 X0 H# V1 z6 n4-6经典网络架构; L! P; y% h' X3 d; n- u! u: M
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, C. v, k8 Y& U9 v5-2使用CNN训练mnist数
/ a$ e7 `( x- K5-3卷积与池化操作
# Z; V, v5 e/ B7 n$ G' C" A5-4定义卷积网络计算流程
5 o2 w+ t+ f2 J; y3 C& r5-5完成迭代训练
& x* Z, y1 w/ q3 b, P5-6验证码识别概述1 \: ]; Z/ L- e9 u. c1 s! c
5-7验证码识别流程
+ o/ b j! L; ]6-1自然语言处理与深度学" H+ A0 U6 `+ w7 u4 n% ^& z) i* S8 U
6-2语言模型
: S6 Y3 O3 o; Z; `" i6-3神经网络模型& I3 T7 Y; w( S6 _
6-4CBOW模型7 r8 V: V4 I8 g# ~, ]
6-5参数更新
/ z6 w5 |9 o5 G0 [/ k6-6负采样模型
# L" E; [* B8 V( U1 y! U6-7案例：影评情感分类(数据1 }+ W& H1 u7 f8 E
7-1基于词袋模型训练分类器
# d: K4 [' r: P7-2准备word2vec输入数据' p% |: f% A: }7 P8 v( M
7-3使用gensim构建word20 h( j; C/ G, ~- E( p. W
7-4tfidf原理9 R; F" ^- _) p) s, [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 X1 C/ ~9 r6 M7-6GAN网络结构定义: B' ?2 m) g. v ?0 O4 \9 @
7-7 Gan迭代生成
7 e W3 I( }" ^7 I" J# ?% K7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）6 E' U/ \! \ _& a/ k
7-9DCGAN网络细节) a. S! @$ F- C. O
8-1 RNN网络架构
: e$ I0 q" G% @4 L w& C8-2LSTM网络架构( K7 o! z2 |/ F7 D5 i
8-3案例：使用LSTM进行情! \& @/ U& F7 n5 Q7 ^4 `' |- v6 H
8-4情感数据集处理
* k. P* l' G2 f1 U7 D8-5基于word2vec的LSTM模型/ g; J+ c. `8 A& j- i; S- y3 |
8-6趣味网络串讲（数据代
( ~0 T) H1 i1 c# A/ _9 O$ a& n* ~8-7课后讨论版2 Y b. |; ^( @8 G# O' g% H' h
3 K; J( x M; @# j+ _$ ~) x9 C: ?1 x# h
) g }( `& T- M% S6 D! r〖下载地址〗
5 j9 q* v8 v! j" C0 z q: L1 {5 w/ D- B! @7 l8 A) U
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