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〖课程介绍〗
+ Y+ D8 ]4 x) A/ V; k }* z此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 x+ ]( ~' \& N: R
0 M/ W# A8 l6 R; |* U* |. F〖课程目录〗 y, h) A" s( P5 T1 ^+ j' ^ { V
1-1课程概述与环境配置. D2 W; U% G6 u# O5 ^, s
1-2深度学习与人工智能概述& `$ e: [7 r$ P* S7 h
1-3机器学习常规套路
' S3 s3 t- W1 c1-4K近邻与交叉验证
4 J, @* K/ Q: g1-5得分函数/ c: @9 m% R" n
1-6损失函数' k0 ? _5 Z& {2 p" K
1-7softmax分类器/ t, `7 Y" C4 {9 P2 O
1-8课后讨论与答疑
% A& G' L0 [) c6 j( m) \2-1梯度下降原理-4 F7 x; j- r. U. s; u
2-2学习率的作用-
0 ?9 s) |& G5 ?8 K8 r) e7 M& ?2-3反向传播-
- p$ K, q/ O3 Y' p2-4神经网络基础架构-
3 `" a# h7 |6 q6 b2-5神经网络实例演示-/ ?; w8 r; W( k o
2-6正则化与激活函数0 |( _. v1 }$ `# ~
2-7drop-out7 t0 v, U* x+ O. @$ e+ v( o) ?, o7 ?+ e
2-8课后讨论7 w- }+ z) N* N' `) N
3-1tensorflow安装9 P0 }, @) h* P! P
3-2tensorflow基本套路( ~4 [9 v; N! T0 Q
3-3tensorflow常用操作3 e1 f& s9 S7 J8 w4 A
3-4tensorflow实现线性回归6 Z; q7 S2 `& C% ]% M
3-5tensorflow实现手写字体
6 S+ u* F& E( d7 ?% @* b3-6参数初始化
8 ?7 c; h$ ~% D3-7迭代完成训练
" g* t% @. a- E- ^6 g+ b5 k3-8课后讨论2 ~3 D. F# h! [
4-1卷积体征提取
: E- h( ]+ ` k& v6 A4-2卷积计算流程
; }) i. Q4 ~3 P" h4-3卷积层计算参数3 Z- M$ j5 c3 U+ s" }, D
4-4池化层操作/ t4 q/ I! M9 u. h
4-5卷积网络整体架构
H' V/ n0 K$ C" n; j& y4-6经典网络架构
3 Q. J1 Q( P- h+ A/ C5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）- F4 \0 o8 ^# H% ^+ H5 ]" b9 f8 V
5-2使用CNN训练mnist数$ c3 j% l0 ?/ }3 A; i- V
5-3卷积与池化操作: h2 W# a' A* z3 r3 H( {" t; A! U
5-4定义卷积网络计算流程$ }) u1 s5 G9 U9 d8 \- G- O
5-5完成迭代训练. `9 g: U* ~8 d; Y4 b
5-6验证码识别概述4 u3 k9 ^ Y2 o( U' z2 i* R
5-7验证码识别流程
+ @6 x- y) t- u6-1自然语言处理与深度学
. t4 `' [# r$ d* B- C: r y6-2语言模型) o3 q/ c' [( l: f
6-3神经网络模型6 C" t8 k7 n6 i1 w5 g1 i
6-4CBOW模型0 l7 N; B/ p1 ?; E) L
6-5参数更新
# Y, b+ d/ D6 n- v; M% z M1 \6-6负采样模型
) c2 M0 _2 {% L! U8 J$ R$ Q0 M6-7案例：影评情感分类(数据# E- t" u V$ [* y7 Y# N* `
7-1基于词袋模型训练分类器
6 ^3 K! a2 o& s) d- r' x7-2准备word2vec输入数据
1 `- `8 Z7 a1 b* S6 h7-3使用gensim构建word2( I6 H! \8 C! s. H [ \
7-4tfidf原理
6 l1 Q6 I6 m Q2 `+ S7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 ^5 N! l \# l- d; M) a
7-6GAN网络结构定义
" W6 R3 G3 @4 G* l4 Q9 i) v! H7-7 Gan迭代生成
- m7 h# V5 Y: C- i" ~& k7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ w4 o- N0 L+ h, [2 I( V7-9DCGAN网络细节
1 x1 a, _% R5 F8-1 RNN网络架构$ ^- i, H& ^; U2 ~7 E, |6 {! l
8-2LSTM网络架构# k5 R2 J" J6 H
8-3案例：使用LSTM进行情
! B. T" `# y/ p0 N) N8-4情感数据集处理4 p, I9 b/ \" ^9 o: {7 W+ w
8-5基于word2vec的LSTM模型+ C( _% b. |+ E
8-6趣味网络串讲（数据代
5 m' z+ k, u; s6 [8-7课后讨论版
/ A' B0 `3 ?$ `! i7 X1 h% h! Z
$ x& v7 Q6 C2 ~〖下载地址〗, s0 ?8 A9 z# u- i# ^. d
, `$ b0 F. K) q5 z, I& p, h
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