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〖课程介绍〗" [6 |; `! |" \7 N ]2 K
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
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; l5 G1 n! }+ n/ S+ M g! R7 J6 \" c. Z. ?〖课程目录〗
% d8 V6 j$ }' k3 o: ^* N. l1-1课程概述与环境配置: w& K# U3 d6 `4 }
1-2深度学习与人工智能概述/ L5 V8 T3 F, q9 @% S
1-3机器学习常规套路' X% Z7 q' m& f, |
1-4K近邻与交叉验证
6 j. z* w( [/ K2 D1-5得分函数
4 D6 h! ?5 Q+ w% O8 R8 k2 F7 m1-6损失函数- s6 k9 D1 F0 B: Z/ Q1 ?
1-7softmax分类器! Q7 K1 u+ P$ ]) V7 _
1-8课后讨论与答疑6 B) ~# E$ _3 ?( g
2-1梯度下降原理-
" t( q4 Q. n2 r5 i2-2学习率的作用-% @) e1 {4 q4 i3 e$ I+ A
2-3反向传播-
+ w6 X" V6 e' V% a# u% C2-4神经网络基础架构-
3 f; K6 J) s' K; m2-5神经网络实例演示-
3 Q- o* S' ]( D) n8 t2-6正则化与激活函数
7 ^: p# I; Y& d, Q! E2-7drop-out/ p7 i3 m3 t) W' x
2-8课后讨论
5 L6 p. s& E/ M$ P2 [1 F3-1tensorflow安装) z6 k4 z3 Q' [2 B O4 c! v
3-2tensorflow基本套路3 I/ {( {$ n; J' s% Y
3-3tensorflow常用操作
. |- x: n6 X# q e/ h3-4tensorflow实现线性回归) S8 Y/ H) N( q3 F7 B( m6 o
3-5tensorflow实现手写字体, j4 j/ _7 h8 w8 g" S P" u
3-6参数初始化( M/ d: W: m$ I: c
3-7迭代完成训练, j2 F& m/ R- D2 N. `+ p' n
3-8课后讨论! j% U5 H3 {( T2 u% c" y
4-1卷积体征提取
; _" _7 F2 u8 q m2 w) U) D4-2卷积计算流程* d' |# |+ o2 ]4 W: C7 J
4-3卷积层计算参数
' V* X6 _. b( ~ i4-4池化层操作
9 [8 X$ e, Y6 H5 `4-5卷积网络整体架构
5 E7 j. w5 P% L/ J1 c. U4-6经典网络架构+ D0 |& F# ]. h% ? u
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
& H+ P M7 k, g9 d4 B4 o* K5-2使用CNN训练mnist数* {7 b7 B: \7 I, M% ^* w
5-3卷积与池化操作/ s3 y8 o1 e+ m& O1 u/ _6 Q% v7 |/ t
5-4定义卷积网络计算流程# [1 V) A0 y! F4 G2 `7 O
5-5完成迭代训练
Y- r( m: o2 M1 I6 O. p3 f5-6验证码识别概述
1 q+ ^3 j: V8 y" f( s3 e* [5-7验证码识别流程, x4 Q3 o9 G: z: l- l
6-1自然语言处理与深度学
3 V _- S% m* \/ {6-2语言模型
. ]. |5 K0 G' b( q( d; x# `6-3神经网络模型0 m4 o$ L/ ^% h4 j0 W( G5 }' [7 R+ L
6-4CBOW模型4 w( ~- x8 x7 l3 a
6-5参数更新1 ~+ G2 Q: g9 x y
6-6负采样模型# R$ Y3 m. H) Q
6-7案例：影评情感分类(数据
# {9 \7 f U$ i/ @2 l, w$ e3 t7-1基于词袋模型训练分类器9 f! f3 l3 H, b8 |3 W
7-2准备word2vec输入数据! }/ T: \ i/ K4 o- a# D2 Y6 A: z
7-3使用gensim构建word2
( g5 B/ N8 V, m( j `( z( e2 F( ?7-4tfidf原理& \5 P4 q! |( x. T# I j4 `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
; g+ H6 Q& p* l. X D" k6 T/ e1 Y7-6GAN网络结构定义+ x w" {$ J0 o2 @ @1 V
7-7 Gan迭代生成
* l3 G% r6 d7 ^, {3 d1 m& _" \7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# X+ z5 Q+ H. _2 I7 L9 k3 Y% @& P7-9DCGAN网络细节: a6 X! V, A2 Z* B c3 @4 m
8-1 RNN网络架构
/ k# F* M6 ]7 z' k& P8-2LSTM网络架构. }! |- e7 S' t9 j* U
8-3案例：使用LSTM进行情5 @2 l4 N6 u ?0 [& a
8-4情感数据集处理6 o# G' Q- i* N! q! d6 U! X
8-5基于word2vec的LSTM模型9 N( N! S) ^" J p5 e" a% J
8-6趣味网络串讲（数据代8 B9 M2 Y, y3 B4 o9 G
8-7课后讨论版
. H8 l8 f4 a1 l; f/ _, }) P
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% B4 P7 }4 B- T; X〖下载地址〗, B2 [1 B; E+ a0 Y: \& f/ [
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