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〖课程介绍〗8 e- e- k) k9 P4 W; ~3 k, {& W
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 k2 Z+ x, m9 u4 G6 a, @6 {8 Q* {1 g7 E& r
〖课程目录〗. m4 U; P, G' @/ A( k
1-1课程概述与环境配置
9 M2 I( q* T4 ~* s* M% Q e1-2深度学习与人工智能概述5 A) x/ S, n2 s5 D" {
1-3机器学习常规套路9 G3 b/ S& B+ x+ i7 l
1-4K近邻与交叉验证5 O) q3 `) \6 k# w
1-5得分函数
' k e" S! E# Y0 D0 ^. A1-6损失函数
( b% L q' m. Z9 J- G. x6 P1-7softmax分类器
6 D, A' e5 v+ c1-8课后讨论与答疑
4 h! D- Y* e" {" z3 c0 N2-1梯度下降原理-
1 \! m- E! F* c3 U2 }2-2学习率的作用-9 m6 ~; R" U' u
2-3反向传播-" N, L! _; ]- l. h% \( l6 B7 y7 q; j
2-4神经网络基础架构-- [$ I& e' u+ K6 |0 p0 c' g* `
2-5神经网络实例演示-* }- S* i" \' ~1 \$ P# [) Q v! y
2-6正则化与激活函数: h1 b) y( q/ r8 q
2-7drop-out l6 z$ t3 Y& N: c& p& X; I7 z
2-8课后讨论
9 t; ~" i( n* j. c( O3-1tensorflow安装3 h8 y; b; f. I5 k# W+ K
3-2tensorflow基本套路+ V6 H4 F* b6 ]$ p$ C4 _
3-3tensorflow常用操作
& i" n, K7 c0 c" \3-4tensorflow实现线性回归: v/ f8 Y; U& ~0 E0 l
3-5tensorflow实现手写字体
9 L0 `; k3 w! Q% Q3 F( N3-6参数初始化1 @2 l0 U% H; T# ?$ `9 T9 X
3-7迭代完成训练
2 i2 e/ c7 |! p( M I, R3-8课后讨论3 c/ H# x" U7 T; h* |% _# k
4-1卷积体征提取
& X6 W% u% \+ v. {' s4-2卷积计算流程( z* y% Q/ z* L4 N, j4 y0 J
4-3卷积层计算参数
6 R) d* s1 d% p- w8 `. i4-4池化层操作* {, { Q! q" [' L
4-5卷积网络整体架构
8 {4 {0 u% r% H5 I4-6经典网络架构
% V% r7 G, m3 m g) X6 l. e5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' ?# j" n$ ?' s& M0 h1 F5-2使用CNN训练mnist数
- ]) D# d3 ]0 ]1 U7 T) T7 v5-3卷积与池化操作" }0 h- N" H# }' n0 }; Y
5-4定义卷积网络计算流程& E$ x# G% V( U7 G* I& }
5-5完成迭代训练( ]% g, C; d( O+ v1 t' ~
5-6验证码识别概述
8 I% W& e! O. ?5-7验证码识别流程+ B" T5 D d( T" x1 D1 o) q
6-1自然语言处理与深度学: a4 z7 O; _: h5 w6 P
6-2语言模型% B$ N4 w9 q' x, B8 U
6-3神经网络模型/ V. M2 g5 I" s+ \. ?9 A
6-4CBOW模型4 B, X: `) d5 U2 k$ Y3 [9 [: g8 Z
6-5参数更新* n X% V5 V; \/ h" Q
6-6负采样模型
) L1 `& J4 p5 n+ K- Q/ Q6-7案例：影评情感分类(数据; \# \. f& y S/ T/ M8 X1 R4 }. W, c
7-1基于词袋模型训练分类器
; P B* l8 p! c6 |: J9 U7-2准备word2vec输入数据# F8 U' E1 X& y' b( y$ ?( ?* j; a
7-3使用gensim构建word2
( R. w# L3 a/ q. f7-4tfidf原理1 a6 g+ w2 k0 g
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
s4 K4 S7 C0 v4 Z( M4 t7-6GAN网络结构定义
8 c/ K E3 U6 Y& h. A( U7-7 Gan迭代生成* R9 P0 S" `( C$ G; e
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# b. l( q( w/ r# E7-9DCGAN网络细节* {) T3 q) T6 e% G& \7 u
8-1 RNN网络架构& h k# ?% N+ I( z% `% e+ |, O
8-2LSTM网络架构8 A6 R4 e/ @' i3 Z7 S
8-3案例：使用LSTM进行情
' @/ e1 s0 z# @1 M- O' L( v$ b8-4情感数据集处理
3 Y& ^& R) f2 L7 i& g1 Y8-5基于word2vec的LSTM模型; Y& @& `% N0 _8 d9 }2 \
8-6趣味网络串讲（数据代' m2 X) s9 C" g8 ^# y
8-7课后讨论版. U5 b: D0 B5 U
) Q" Y" @4 h3 @5 G! {- _
. y( ^3 M s8 K5 ~% v1 y〖下载地址〗
4 [! F* |( j% f. g7 O1 V
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