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〖课程介绍〗
. t* W! }$ _) K* u! C, 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
9 j/ |7 P1 D; p0 ~. [; L4 z
! r L% Y6 r" `, q# {〖课程目录〗
4 V+ e. ~0 E! b: x: L1-1课程概述与环境配置, j3 ?9 I$ n% e8 n- t; A* a5 n
1-2深度学习与人工智能概述
9 u$ G! b0 w5 W- I# l! _1-3机器学习常规套路# T( G6 e! }/ v+ u
1-4K近邻与交叉验证. s( _' J* A5 U1 ^4 q; d% M8 ~
1-5得分函数5 |) e& e4 J! R3 l: E+ W
1-6损失函数6 P" y q6 Z7 ^6 L5 ^
1-7softmax分类器
! V- q/ E% ~. C( r4 f( l1-8课后讨论与答疑
0 y h. p+ B" f* y2-1梯度下降原理-/ t/ x r4 Z& ^( R
2-2学习率的作用-: Y2 n" q; g4 M2 N' a$ n
2-3反向传播-! B! z/ f# t) M6 _
2-4神经网络基础架构-5 e: B3 M: N7 ^6 a( I) q5 D7 v
2-5神经网络实例演示- h( |: A. ?+ Q* W' n/ W; k
2-6正则化与激活函数& {( X& P/ f$ a& D/ X
2-7drop-out
9 \0 v7 J( m! o1 B4 x2-8课后讨论
! I, F1 H! H. W: g3-1tensorflow安装: |% R2 [' q* b& I% M4 w
3-2tensorflow基本套路9 C% j! T4 q/ Q3 V0 u' t
3-3tensorflow常用操作8 F8 \! p, T& ?
3-4tensorflow实现线性回归! |8 ~' z* ~# O# i6 g' `) ~, ?
3-5tensorflow实现手写字体2 P, E: C& }/ l8 G _, c4 p
3-6参数初始化
! _" [2 C3 O1 o8 V1 [. q3-7迭代完成训练+ z6 ~: W* t4 C2 `2 M3 V5 [
3-8课后讨论8 @- Z3 } t3 j/ e$ d+ z V
4-1卷积体征提取6 }$ m* A* ?3 ~( e3 m/ A
4-2卷积计算流程
$ i! @; S* t3 P4-3卷积层计算参数
. N- z9 v5 Q) O, u* f% b5 S/ f4-4池化层操作
$ L5 u! D2 u4 n" }& W4-5卷积网络整体架构2 S1 y" ~; w- u& |
4-6经典网络架构6 ~7 i( U' g8 R$ y" L2 J- k$ @
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) G; S/ M1 A6 M2 Y0 j5-2使用CNN训练mnist数
7 Q) v1 H7 M7 W# m& I5-3卷积与池化操作9 ^! s% t( J f) n
5-4定义卷积网络计算流程
9 ]: P4 [! T2 \" c7 f) `5-5完成迭代训练3 O% ]$ C3 S( j9 |
5-6验证码识别概述1 A% O- d0 d. J! V/ e
5-7验证码识别流程5 x& ]1 r% R% o j$ m0 W$ [- j
6-1自然语言处理与深度学) { V2 w, J& z- z
6-2语言模型
' A4 q6 b1 K! F/ n$ ~% z ]9 D6-3神经网络模型% u1 W' f7 B( t+ B/ W* }, {
6-4CBOW模型 C/ }) X7 P9 F
6-5参数更新
8 d* ]& W, S; _9 V9 K- S. S6-6负采样模型. y3 h8 K# w1 [( Z0 Q6 C& K6 T3 x
6-7案例：影评情感分类(数据+ Z, ~' ?, K: i0 d2 v: H
7-1基于词袋模型训练分类器# p* E+ Y: Y ?& h8 p, ^* }$ N0 p i
7-2准备word2vec输入数据
0 R2 B* Z8 N: ]2 J7-3使用gensim构建word2/ |9 p3 V1 D" V; U) k
7-4tfidf原理
5 V" t1 k% p1 D3 v. A3 U7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 A; I6 P: F1 r7 I5 J3 p
7-6GAN网络结构定义
( R( a' y; S, L7-7 Gan迭代生成
0 ^2 O6 Q6 L4 [1 D" C. s7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; v) t1 e4 {$ y6 P9 m. s0 K7-9DCGAN网络细节 i) o G8 R4 a; n6 O
8-1 RNN网络架构
* p: ?8 Z% N; O1 @$ O4 S# Z( \+ E2 E8-2LSTM网络架构
- c9 d' _3 v; V5 v3 w/ a+ a8-3案例：使用LSTM进行情) t/ D9 S" u! X+ p5 l
8-4情感数据集处理
3 e% W* h% r4 D9 R. ]; Q8-5基于word2vec的LSTM模型
/ F0 D( g6 O6 p8-6趣味网络串讲（数据代7 M8 N" i5 N! O+ V" p: X* N
8-7课后讨论版5 e9 O0 X7 O1 h, c" F
7 `& Z3 T8 c" ^: m
: G0 {6 q' B p0 g9 f. T
〖下载地址〗" O1 t: E5 K! B. `/ |1 F" d
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