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〖课程介绍〗
, U! p/ L# }$ y: 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
# b. ^- M3 v: q2 `$ W2 E) @5 u
% i9 H; V, X5 T8 \* c* L8 p〖课程目录〗- Y9 U5 ~; i! W8 d# {6 w
1-1课程概述与环境配置
2 | \, P" f7 ^1 L0 B1-2深度学习与人工智能概述
2 h6 o/ h6 y3 h- n1 ?/ `1-3机器学习常规套路& ]) L; A7 P. x! m: b5 ?. R
1-4K近邻与交叉验证; i7 F5 `8 V" l0 k. D
1-5得分函数
/ p* h" y4 m$ n3 S1 V$ q1-6损失函数
* k* w2 W: u7 | i; F/ G1-7softmax分类器
$ A7 U4 N) _+ s/ ~6 c1-8课后讨论与答疑
& S1 |* e% p% P% {) c( Y' `/ M2-1梯度下降原理-
9 O3 Q6 f( u* m" C/ R7 h5 q% P2-2学习率的作用-
9 Y$ M/ Y; Z+ R, N+ p7 ~2 c1 f6 @% c7 D2-3反向传播-: t+ \/ z, r7 U" ?: {5 c5 h
2-4神经网络基础架构-
2 m/ ?, p- e. L0 n2-5神经网络实例演示-
0 l0 f* E! U, [- X P/ i2-6正则化与激活函数# c* T5 c! T A# v8 L" Z
2-7drop-out$ g/ w! @6 Z4 Z& q8 G/ O
2-8课后讨论
5 T( l6 m5 v7 v3-1tensorflow安装# @+ Y; |5 J8 p: _
3-2tensorflow基本套路
6 { R2 {1 a$ K. E5 ?2 p e" K" c3-3tensorflow常用操作 A0 N3 Y) m! g' d" O+ N
3-4tensorflow实现线性回归 g. n. @0 j% D' K- z
3-5tensorflow实现手写字体
- y! C/ r5 h8 T% Z3-6参数初始化
$ A3 Z( c4 d! y" n7 H2 R- e3 R3-7迭代完成训练, @8 h N, g, k5 n* O
3-8课后讨论% O! Q# F* M* a: E; D
4-1卷积体征提取
, _1 M- a) O; r$ N; `. Q4-2卷积计算流程; Z; Q# j" o' [# Q# ^
4-3卷积层计算参数8 H$ A7 p4 B9 p. d8 z. I
4-4池化层操作8 s' a; T( o( R. B3 Q
4-5卷积网络整体架构
. N8 b3 X* f& N. N, I/ q4-6经典网络架构8 C) w% M* p5 `! |
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
6 s# q5 u( t, F; _" k' R0 n; L5-2使用CNN训练mnist数) c# C/ e8 I8 M) ?- `
5-3卷积与池化操作/ F5 U- ^9 H6 v. v7 y# |$ m
5-4定义卷积网络计算流程
' c" J& n1 P: O) Q) k$ b5-5完成迭代训练
# M, h. s. V% D2 |5 ~5-6验证码识别概述
! y$ V1 D! M# @4 o" c8 z! T5-7验证码识别流程
% Y! h' E# T4 _& H. ^) ^1 Q8 p6-1自然语言处理与深度学" n E2 W: a k
6-2语言模型 Y% F) F5 i! v. N2 r; V8 E8 m
6-3神经网络模型
2 a6 K+ a H" U1 U7 I6-4CBOW模型1 G, m8 V' g }2 p. A5 e
6-5参数更新' Y: G* K0 y# y9 A+ u; r' z1 u
6-6负采样模型, T1 g& G# s6 x& V/ w, I
6-7案例：影评情感分类(数据+ |0 g" k5 q1 H/ @* l1 {
7-1基于词袋模型训练分类器
$ g# Y. S9 R5 _7-2准备word2vec输入数据
) Q, D, |+ a8 i" W7 m7-3使用gensim构建word2' K1 K# d K- u! q$ s( ?
7-4tfidf原理
. u6 m/ n6 ?8 \" C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); x+ O/ M; i- v; G: ^+ s) f7 f) q
7-6GAN网络结构定义
, G- O. y# q3 P& `6 ]- m6 a; p3 a, ^7-7 Gan迭代生成
) ^7 q! g: l# [9 t, v' b7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) v N) P& u) e# Z9 g4 R4 Y/ T
7-9DCGAN网络细节
* j( \& b1 ~+ u( \ A- s8-1 RNN网络架构; |7 b" I7 e+ J! T3 I' I
8-2LSTM网络架构* f4 V7 n% k) }+ N4 e8 k c3 q
8-3案例：使用LSTM进行情
% s9 O' w' D1 W% X r1 | d' r8-4情感数据集处理
" [& P' p, R! r8-5基于word2vec的LSTM模型- P3 `$ a2 r5 R5 ]8 d$ k8 e
8-6趣味网络串讲（数据代9 N2 x: o% \% D* Y
8-7课后讨论版/ t9 d6 a) H- ~$ N- {
0 @) h" I) X; S6 O5 _; C& P7 g) O" e
〖下载地址〗
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