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〖课程介绍〗
?0 l: Y/ e3 ?/ Z i0 x此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
! R# a7 b; r$ _* {9 U2 I3 c$ c: G9 _" v5 U
〖课程目录〗
7 h. U) B9 E! z% ?* V" v1-1课程概述与环境配置
8 w4 P0 Y8 m1 I9 I1-2深度学习与人工智能概述 S$ \) |- ^3 N! e2 e
1-3机器学习常规套路
% D! O- i5 ^6 g: k5 d( _: Z1-4K近邻与交叉验证
: m1 u8 Z: d6 w0 d* n1 L9 c1-5得分函数
4 \- c: D4 I$ F" d* m1 ]$ }1-6损失函数
* r8 {9 a% j. _) e# K. P1-7softmax分类器$ u f" G3 J8 S5 ]% y$ H" O
1-8课后讨论与答疑" q/ ]& s5 ]( q& c! ]. n
2-1梯度下降原理-8 |+ n1 v% {* [0 Z1 ]" P p
2-2学习率的作用-
2 A' V' @- q |/ M2-3反向传播-) [. o j* r2 u
2-4神经网络基础架构-" o: e$ R9 w5 ?" Y8 |9 J. w* n1 U
2-5神经网络实例演示-
& X6 _' t- X' P2-6正则化与激活函数
) `( {' \7 w! \/ Y4 I& p2 F; H, O/ Q2-7drop-out% I, r3 q% K$ s
2-8课后讨论
! O. l3 g+ i/ I e x3-1tensorflow安装
# I6 `5 Y: O5 b4 E- E3-2tensorflow基本套路+ K8 d" Z4 R6 h$ f1 m# Q
3-3tensorflow常用操作
8 r; D7 a5 e$ c3 }3-4tensorflow实现线性回归) o! q: H5 N. h
3-5tensorflow实现手写字体
% z6 l# T. @$ p; v, G$ ^ L8 N- [3-6参数初始化' |+ N1 K! s1 e
3-7迭代完成训练4 j" G( G: O) N( T6 z
3-8课后讨论9 X7 W6 B# S/ a
4-1卷积体征提取) D9 l5 k4 s, o# R; e0 t4 j* P9 S
4-2卷积计算流程
: L: ?+ _ y& H( l4-3卷积层计算参数
; W8 u6 r6 V( e4-4池化层操作: O+ G+ y- C z5 Z( A
4-5卷积网络整体架构
: ]6 D$ N/ ]) A6 V7 N% ~4-6经典网络架构$ H8 w6 V7 J }3 _$ _8 `: b
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 w k8 `4 b; S2 H( ?5-2使用CNN训练mnist数+ i- v, J7 \2 {+ G
5-3卷积与池化操作
8 A+ M, c- ^4 p2 N" S( f3 s5-4定义卷积网络计算流程2 D; t) H5 t. R9 w0 z# M
5-5完成迭代训练
6 y" h5 h6 q# L8 Z5-6验证码识别概述
3 Q: _0 d3 o8 a: J! h3 B* P5-7验证码识别流程
, A8 }2 Q) F d; G( r C6-1自然语言处理与深度学
! r" w" F% k# C4 ]8 ^6-2语言模型% U% T8 u# D$ M `
6-3神经网络模型- [4 x9 W! D# s6 ~) I! C
6-4CBOW模型
. @& \9 L' h) r/ \, A. d6-5参数更新
q+ O# E0 k: c& c8 Z, F) x+ k6-6负采样模型; ?0 u7 I6 v5 q. x6 \
6-7案例：影评情感分类(数据+ R& q/ ^6 g9 F3 A% N
7-1基于词袋模型训练分类器% U0 P" V7 R* x6 c3 c( S/ M" h
7-2准备word2vec输入数据
7 F' h8 f. p# S8 l7-3使用gensim构建word2: d+ @$ n+ q2 m4 @( v2 F' @
7-4tfidf原理( @) S, V5 R9 Q% ?
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
8 I( b! M. _! j' q7-6GAN网络结构定义
: E, F* i4 l4 P2 j6 b; e7 V7-7 Gan迭代生成. r7 v+ `- {5 U
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
t- h, `5 G, k' q. a7 T3 s; q7-9DCGAN网络细节
4 I% t2 [5 \" \5 Y& X8-1 RNN网络架构
: y \" |* G) w; }+ u1 a8-2LSTM网络架构5 ]! _# a& i# P
8-3案例：使用LSTM进行情, W/ o$ q& Y" y' X( ~
8-4情感数据集处理$ { p3 {2 [* H; |7 {* W3 |( v
8-5基于word2vec的LSTM模型
! t2 R( @ r3 L$ x5 O% n& f8-6趣味网络串讲（数据代
$ e. N- g0 ]/ D, ^$ |8-7课后讨论版
6 d8 a/ s1 \4 ]7 \: X' g1 o) X
' |! @8 Y1 q% m# G/ z) x) x
" Q9 G; @; F; h9 m T2 ~〖下载地址〗- a7 T& d) h1 |5 z! e$ n$ c
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