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〖课程介绍〗
c( k, P: L3 I9 A5 j+ E/ n2 H) ]此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
+ x9 m: U+ E! _! o, X1 K: Z& O% s* f5 Q
〖课程目录〗) m/ ^1 j( w. ?2 R5 A$ v. d
1-1课程概述与环境配置( q4 A- ^' l6 w( R' C
1-2深度学习与人工智能概述
2 Z+ @9 R, U4 S! M# I0 a1-3机器学习常规套路
/ \+ E5 Q6 s3 `0 G1-4K近邻与交叉验证
$ B8 `/ L% O- }4 `# p5 c1-5得分函数
, x+ j$ U8 S ^6 `1-6损失函数
! W8 O! o- h! o6 q% s1-7softmax分类器; ]/ N2 l% H& B8 M3 T
1-8课后讨论与答疑( P/ N5 ?1 {& T I( h Y7 @
2-1梯度下降原理-0 d3 y2 ^. c0 J% l2 S
2-2学习率的作用-
& Z1 [/ O. d X- I" ^: B* H2-3反向传播-
7 r7 M9 t5 G; m2-4神经网络基础架构-
, [0 _2 U; |/ K5 g2-5神经网络实例演示-
% H& ]! c T0 Z: i/ y) N/ b; `2-6正则化与激活函数
* o) c ]' N1 Y! O' t; |2-7drop-out
8 X0 x9 P, N" J$ {7 R2-8课后讨论
. y+ a4 H8 ?8 f5 }; X3-1tensorflow安装( W5 M3 D3 }$ y# u( {7 w8 m3 A
3-2tensorflow基本套路
# b1 @' S" s& Z. I q5 Q3-3tensorflow常用操作( c* D) F' L* E/ n% Q, T p
3-4tensorflow实现线性回归1 \1 R \6 `2 c! @3 b e5 ]
3-5tensorflow实现手写字体
4 ]8 c7 }% ?, C; A3-6参数初始化
* E. F4 f5 I, [5 s3-7迭代完成训练9 V$ U8 a7 I$ c1 t) V5 w
3-8课后讨论9 @- Y. r9 Y& ]* T0 O8 i$ n4 L
4-1卷积体征提取
2 e' ?# z# x* [4-2卷积计算流程
. w; G' S5 h/ x5 L9 J) b: M" r4-3卷积层计算参数
2 l9 L9 U, X3 V& T; d5 I$ _6 n4-4池化层操作
6 y4 q J9 y: Q0 N1 C; `2 c! `4-5卷积网络整体架构% v7 j8 f7 }* ]* x$ ~* {! x
4-6经典网络架构- o3 f6 t/ Y' Y& Y7 x# n$ E, e
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
' D% J4 F) ]+ _& z! @5-2使用CNN训练mnist数
" F% I, [ e* J& G5-3卷积与池化操作% s" Q1 t0 a) x; W
5-4定义卷积网络计算流程
# _+ U: ~% F6 m+ y5-5完成迭代训练
# a8 A$ G! X* X6 V6 U0 T5-6验证码识别概述+ ]& Z, t' E4 V8 C0 H( x
5-7验证码识别流程
3 @) C8 |! ~6 \. s# D6-1自然语言处理与深度学1 g3 \" N R( q6 U) d: A* Y
6-2语言模型3 y/ P7 r; ?' P- w+ x
6-3神经网络模型- Q n6 ~" I" S# c# E
6-4CBOW模型: ?1 m5 \3 n& w% x
6-5参数更新' \2 u& ? u* o
6-6负采样模型7 r: e) P% C: R v+ h2 c# @
6-7案例：影评情感分类(数据
8 W2 |/ U) x% ~4 ~# n* G7 w7 U& P7-1基于词袋模型训练分类器' ?: Q9 }- W$ x
7-2准备word2vec输入数据. z( T, D- k& I; k; m$ D
7-3使用gensim构建word2$ @% f, M, b# _0 V, P3 ]* m! y; X
7-4tfidf原理* t" W1 a3 e4 ~6 w' C
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( Z, N( z) K1 l y! ~/ S7-6GAN网络结构定义
, y* n% k2 F+ N7-7 Gan迭代生成
- d3 b0 _* v+ n/ [7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） _! V8 W6 B8 ^1 c2 I7 |
7-9DCGAN网络细节) R9 ?2 t& b5 y2 k: D
8-1 RNN网络架构; U: L7 M7 T, y5 a* d* ^# _
8-2LSTM网络架构
7 }* [' s B" q8-3案例：使用LSTM进行情
/ l" A8 ?( I3 m$ B8 \8-4情感数据集处理
" B1 }" N- P; E. H8-5基于word2vec的LSTM模型! u& A, J$ d3 l# m& Y
8-6趣味网络串讲（数据代
- r9 E+ u2 Z# ?8 Z r8-7课后讨论版* x8 Z, p2 p5 L D5 k- |
, j# t( j4 I0 f5 C( e) i$ S
% y! Q+ M2 [4 D! b5 I. B6 K+ I〖下载地址〗& e6 f! L; [3 U" p6 c3 ]) v, X" u/ q
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