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〖课程介绍〗: Y* I# Z7 G9 U
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 T9 Y! Q2 K; ^- r; d" O, i
$ U. ^6 m, `5 Y/ E! V" N9 t# N
〖课程目录〗7 b8 U a- }+ i5 S
1-1课程概述与环境配置
! w$ u; |: @( x+ v1-2深度学习与人工智能概述
6 O& a a) _. Y. d1-3机器学习常规套路, ?6 b" [3 g+ t3 Z: r+ Z) [8 s9 ~
1-4K近邻与交叉验证" w* \6 d, D$ G, o% c) m$ X2 g: D! L
1-5得分函数" a1 P7 B) {- H4 h4 `
1-6损失函数0 x+ s ]$ i" X
1-7softmax分类器
6 V: G2 \/ f5 e. U1-8课后讨论与答疑7 `; x" l0 I6 U" L/ E
2-1梯度下降原理-- t8 Y/ R- X$ T8 a) Z: M
2-2学习率的作用-
, L* u$ h- A- n/ }2-3反向传播-
1 l( ?( [# l7 T2-4神经网络基础架构-
4 N5 ~" u2 D: g. l2 O" }& H2-5神经网络实例演示-
4 k2 E9 O O* k6 T% ~2-6正则化与激活函数
6 f4 R- ]2 E+ J+ P2-7drop-out
7 s) S" n. \) _+ |2-8课后讨论
+ q* A6 `: K2 g3-1tensorflow安装& x* R1 }& \5 a3 u8 C; J/ H; K
3-2tensorflow基本套路
4 s* a3 m6 z+ p$ J: m3-3tensorflow常用操作
" ?8 M* k: E$ L2 ~3-4tensorflow实现线性回归, p/ Z2 {: L: H# P
3-5tensorflow实现手写字体
. T _4 Y/ c4 @0 W `2 b: \! m3-6参数初始化
9 F# z4 |6 Q% I% T3-7迭代完成训练& H9 M' ]5 a7 I! |" d
3-8课后讨论* }5 h6 p4 ?" h A" X) P7 l
4-1卷积体征提取2 R9 R$ E+ ?& p
4-2卷积计算流程4 y; U' g# X. |& ]
4-3卷积层计算参数$ i; j6 m0 ~5 e, @% k
4-4池化层操作3 p! o$ K: Y- p! M8 e! }
4-5卷积网络整体架构1 q+ f: r0 v) ^ k5 j) F
4-6经典网络架构" o& q. M) t8 L, g# m9 X u: I9 g
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
2 _6 y, J, d( Z7 _5 M: v R! b1 @5 y5-2使用CNN训练mnist数
X' \$ y+ I q4 e5-3卷积与池化操作8 e% e9 @& V8 W. g/ }3 ^# Y
5-4定义卷积网络计算流程
& a, e6 t( e: F K" r& Q9 j5-5完成迭代训练
4 D3 ]3 o# i( ~2 w; z5-6验证码识别概述
7 B; d+ C5 q: z5-7验证码识别流程. H7 z3 _, @8 ]( I
6-1自然语言处理与深度学, s0 T* I' y6 B* W
6-2语言模型
/ m& j6 j( ]' O- D6-3神经网络模型! ?' Y# q. n$ c( ]
6-4CBOW模型, @5 H6 i& c A. C
6-5参数更新" W& x$ M) ~, `7 T$ ~$ a- n! [0 ?
6-6负采样模型
. D5 V1 ^/ ~+ w, J2 {2 l7 l, K6-7案例：影评情感分类(数据
0 \9 Z- ?) E9 ?/ f4 Z7-1基于词袋模型训练分类器6 ~6 W; I G `
7-2准备word2vec输入数据
$ w0 o4 k/ ~1 ]7-3使用gensim构建word2
2 V$ L& N; S0 F! }; w7-4tfidf原理
; s5 }. w9 u: e" q; M7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
/ S0 Z# O9 c$ s" r7-6GAN网络结构定义# M N W% }- k+ @# ]. D
7-7 Gan迭代生成! W( v9 O( E9 G* K2 E: o4 ^
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: k, [2 c( G$ P+ y8 U7-9DCGAN网络细节' ?) b, _" M( X- V# R1 i
8-1 RNN网络架构$ W3 k6 L* \$ q6 v2 K' I
8-2LSTM网络架构
& C2 x0 r+ w$ Y) y' D \* I8-3案例：使用LSTM进行情; m( @$ c# t) ^1 d% m B P
8-4情感数据集处理+ {/ @6 F6 r; G) n' q
8-5基于word2vec的LSTM模型
# Q1 A' W: z( B6 U6 a0 |8 Y1 s" [8-6趣味网络串讲（数据代' v1 D8 ~. m* R4 e
8-7课后讨论版
2 D7 p) F" P7 \/ n5 J
( D0 b0 K& Z. z ]0 s4 M
+ _# c+ o; f, N5 U' _) f5 T9 j8 G〖下载地址〗. q+ h: I; D8 U S6 O- M s
( T0 K+ f, t+ K
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