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〖课程介绍〗' R2 o h/ _( k D4 _' I; B
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战1 r+ M6 N9 y% t
' @4 I: X( ]. h4 J
〖课程目录〗
1 x2 T' e+ O& p5 s0 ]% c! z& |1-1课程概述与环境配置5 z0 T, a& }: m; }$ I/ [
1-2深度学习与人工智能概述$ C* y; {# |2 R8 V
1-3机器学习常规套路
+ M0 L3 q* E* w; {1 `1 l3 Y* w1-4K近邻与交叉验证$ X0 C; b/ Y& z' O
1-5得分函数2 ^% i; f) C; ~/ p8 R
1-6损失函数
4 [/ {5 a' L; |1-7softmax分类器2 W0 x0 K" U" M; ~2 c
1-8课后讨论与答疑! A# l0 n) E5 Z& E* T
2-1梯度下降原理-
6 ?; p! m* U, {7 _# W2-2学习率的作用-$ Q9 a, s/ `% Q( @2 m5 M v7 @+ y
2-3反向传播-" x0 W3 T2 Z& y! `& P. g
2-4神经网络基础架构-" N) b7 h/ B7 K m5 Y5 [. ]
2-5神经网络实例演示-
$ q5 M; H& l! \- G. T* ]! S2-6正则化与激活函数
( }) V$ Z/ R8 N6 U0 W/ ~6 ]2-7drop-out3 |- F' `, v8 H# y$ _
2-8课后讨论
& y0 n$ y/ H& Z _. u( G- z3-1tensorflow安装- r5 p7 ^+ Z5 S" ]) t- J
3-2tensorflow基本套路
& `. m2 S: W+ k& \( ^0 g" e9 W3-3tensorflow常用操作
# n5 E( ` Q3 x0 ~1 c3-4tensorflow实现线性回归5 t7 K6 Q. B8 e, d, ]; u
3-5tensorflow实现手写字体+ B$ |7 W* ]; H \; C( E& c0 i7 J
3-6参数初始化
, p$ S7 }, G1 a% ^8 L- I3-7迭代完成训练
7 }+ m z; f& I+ X9 F' S3 J2 ^- h [3-8课后讨论' \) l9 g8 }3 A* g, K0 Z
4-1卷积体征提取
4 O! R, e9 p A- J! G/ F4-2卷积计算流程
# f$ S! r, i9 ~- C9 S$ U0 C8 q4-3卷积层计算参数( R" w- P& f a% k$ x$ D1 T
4-4池化层操作
2 o1 W- k+ f: u* m4-5卷积网络整体架构9 @" Y e( C* m
4-6经典网络架构& D; v9 i3 I. C6 ~' C# [
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: P$ J$ f/ q" [9 M, o0 M
5-2使用CNN训练mnist数
* j4 x( \( U( n& E% p5-3卷积与池化操作
' X9 v8 K# O* r8 e! h5-4定义卷积网络计算流程
2 U/ ]% f( \4 g3 n- r5-5完成迭代训练1 Z# D8 j2 Y* I+ }; R
5-6验证码识别概述
" n! { _6 _" i5-7验证码识别流程& H/ i _& j" I6 L9 f* M5 K
6-1自然语言处理与深度学$ X& v L6 ^9 C X5 w: k% b3 J% w3 T
6-2语言模型* r( h* k! b8 ~; Z
6-3神经网络模型
1 T. K/ a# y# \ M6 z6-4CBOW模型/ j8 p$ N) W/ E# l
6-5参数更新
& {* f9 v2 ~$ ^, T8 J2 ~: ?" W: W6-6负采样模型
3 T$ Y' H/ e* g1 D' \) s0 ^6-7案例：影评情感分类(数据5 i$ R3 }+ V ?. j- Q& c& I' h2 c
7-1基于词袋模型训练分类器% F. C# h: c7 q" S2 d( X9 Q, i$ Y
7-2准备word2vec输入数据
3 p% I! O6 {6 ` l7 h Y7-3使用gensim构建word2% \& `9 F! q" k2 X% v8 _& @/ U4 M9 W
7-4tfidf原理
0 ?. k* d$ |- P, f& L. v R/ C7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)8 {: a9 d1 b: D9 n: }& ?; }$ z
7-6GAN网络结构定义. K* s0 V* S# r. [+ k! t
7-7 Gan迭代生成- m6 n! V* Y9 n% A( K! _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
: ~: k: g* r0 i& f7-9DCGAN网络细节
6 B9 f+ u- M+ u- M/ x3 Y! N; S8-1 RNN网络架构
/ p% \# r* ^; g8-2LSTM网络架构
0 O2 \5 M3 q. K; M, [) R) ^8-3案例：使用LSTM进行情! B) v; P! z( K& M' U* Y
8-4情感数据集处理; X. |1 L% G9 `- g( d. U
8-5基于word2vec的LSTM模型6 N( a0 I, ~* t; W
8-6趣味网络串讲（数据代
& M% G v/ b$ l" C( o- \8-7课后讨论版/ m# G! d1 Z4 D& S! b
, ~" H/ d- }' y$ L3 U
' A; s; N9 H5 C D0 f- F〖下载地址〗
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