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〖课程介绍〗* H7 V. A2 U% L* ~! C( i
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, p* y1 l" Y3 K9 G) r$ E; B
, u/ \) n5 q( f; z4 Q〖课程目录〗
c9 v4 P5 O2 C9 y- ~" D, E1-1课程概述与环境配置
& B( }- e3 v, v/ |1-2深度学习与人工智能概述
' F6 ]# w* x! x# u$ S2 R1-3机器学习常规套路( Z# E, o5 S h" v$ H
1-4K近邻与交叉验证
6 B* x2 ~2 c* o% |1-5得分函数9 c( ]! ]# f4 g8 j' g6 x. b
1-6损失函数
& h+ {2 Y' M+ w- e: s: g+ z1-7softmax分类器
; }# N# @9 G/ o. g6 F7 m) l$ ~0 B1-8课后讨论与答疑+ ~" g& R* S, d6 \
2-1梯度下降原理-
' P7 T5 V2 r z- b2 ~. J2-2学习率的作用-
1 }7 h2 d3 A! ]. h4 ^( ? J* ^2-3反向传播-
$ d0 i, l$ F( \9 E Z2-4神经网络基础架构-) W; H3 _+ Z; j' N) r# p
2-5神经网络实例演示-- C0 z6 f8 |4 D
2-6正则化与激活函数9 y' |. o" H7 d# g/ {+ A! z" b+ F) }3 Y
2-7drop-out' v! e1 }0 P$ P
2-8课后讨论
3 B9 M9 x7 J' b4 M$ x0 H3-1tensorflow安装
c8 N" `7 Q% w6 s" d/ ^+ W3-2tensorflow基本套路2 l% G/ a; r: [( k- |
3-3tensorflow常用操作
8 F( [( v a6 q8 _, `3-4tensorflow实现线性回归
- c# `5 @4 C, H, p+ L3-5tensorflow实现手写字体: h; l4 }+ ^: n; G$ }* b7 C
3-6参数初始化
* y; ?. M/ l% B6 e5 o; x) x& T3-7迭代完成训练
3 w$ b" i8 s5 k1 C5 R# P3-8课后讨论
% {7 W; ]0 N' `4-1卷积体征提取
. P T" R( p: X1 w; L, X4-2卷积计算流程
. V8 ~' r" |7 N1 F+ N" U4 c4-3卷积层计算参数
5 P" y: \+ g5 A9 V4-4池化层操作' Y) T% P% M |
4-5卷积网络整体架构3 l0 p4 H' k, O1 t
4-6经典网络架构
$ h4 N7 C' y: g' W" ^9 P( ~5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 P) s6 Q O6 {8 T; v( R5-2使用CNN训练mnist数
3 \% F% N( I) E z9 |" e/ w; n5-3卷积与池化操作
! @6 K$ l* i1 S+ E! }8 e @5-4定义卷积网络计算流程
; ~+ k, _. |0 c E* r9 K5-5完成迭代训练
2 w4 S/ X' {) k9 u5-6验证码识别概述( B' \* u! e* j# C/ X: Z
5-7验证码识别流程 ]( a( v+ ^0 O! G8 O" [3 { F
6-1自然语言处理与深度学
& B9 m' _/ _# K1 N g0 O6-2语言模型
2 E, i3 h+ H# L- M/ H4 M6-3神经网络模型$ b" `% y$ B% L4 M
6-4CBOW模型# g9 k) v$ d& i. `4 d
6-5参数更新4 T$ m# A1 ]/ k0 R8 k
6-6负采样模型3 f; p% ]) G: T, \
6-7案例：影评情感分类(数据
+ L: U. N9 L( @7-1基于词袋模型训练分类器
% G( Q( v% Y ^ m7-2准备word2vec输入数据2 k+ O# b9 h- H. ?/ x" a
7-3使用gensim构建word2
: J0 _% V9 {2 h8 d9 E7-4tfidf原理 W% n& c& w8 e* e# j
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
. e9 C- R' Z2 m- M9 F" ^7-6GAN网络结构定义
: d0 [& n3 o7 p' U" ?* q9 j7-7 Gan迭代生成: ~ z, e7 q9 r2 F/ T! \
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
/ Y7 B: y! Y5 v8 Y3 l+ x% j7-9DCGAN网络细节
# _; L& Q$ b* Z( n% n8 d$ L8-1 RNN网络架构# \6 Y0 `9 K5 o: W( I, i
8-2LSTM网络架构" G p3 ^% ~( s
8-3案例：使用LSTM进行情 [0 @ _5 {! k" ?" N v
8-4情感数据集处理 U, j2 L" W3 F4 a) C; P. q# ?
8-5基于word2vec的LSTM模型4 ~$ }, d/ `( B$ l$ u6 M
8-6趣味网络串讲（数据代
% Z! c P8 A, p) p+ N( ^8-7课后讨论版. z$ K" N) Z8 r5 l. Q" s1 G/ D( E y
: [5 U1 `! f$ D% w3 e; i9 J
7 \ w" h2 w) ^0 d: w( ?〖下载地址〗3 [6 W) _6 [# X, B
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