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- z) w3 N$ F) Z( L+ z+ I〖课程介绍〗
7 c# |3 ]4 k( d' H此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
) ^/ u6 U( y k& y/ N1 U5 Q {$ W9 G* S3 k5 d R0 R% v: \' Z
〖课程目录〗
2 u8 @7 d" W6 x, ~/ [1-1课程概述与环境配置
( Y9 ^3 N3 N5 Y" n1-2深度学习与人工智能概述, m& C, Q4 O1 V
1-3机器学习常规套路
$ _/ a+ b% O+ q+ @3 W$ Q1-4K近邻与交叉验证/ R3 s# U4 M- A7 c! w: J
1-5得分函数! k: M6 n' q/ ?) D& q4 g% n- q
1-6损失函数) G) I6 B! g* f, T- X/ E
1-7softmax分类器, x' U* K! U7 Z& Q
1-8课后讨论与答疑6 }# u$ g* Z* ^$ N
2-1梯度下降原理-$ D+ z2 Z$ m3 ]
2-2学习率的作用-
% C; `3 j) a0 ^5 {& k* A2-3反向传播-
/ @+ Q# Q0 E, K' d& S2-4神经网络基础架构- Q% [8 c8 U7 U" y/ C
2-5神经网络实例演示-+ @0 l. p" R X5 m
2-6正则化与激活函数! f4 T, D }4 _; A1 l
2-7drop-out
2 J4 R1 e! u$ M/ t6 e2-8课后讨论- D$ Y* T8 V* @# h
3-1tensorflow安装( h% t* F. ^% l
3-2tensorflow基本套路
' J! k7 n7 O7 l- Y1 B3-3tensorflow常用操作
3 I6 h; q0 P$ \3-4tensorflow实现线性回归
4 A) z$ t$ `$ D& i) {6 V. c2 r. b' S3-5tensorflow实现手写字体
( y- @7 A* Y5 M9 x7 Z3-6参数初始化
- X- J, j7 w9 P" n3-7迭代完成训练" e4 X$ ^+ d/ s4 P( N
3-8课后讨论
6 X. n5 j7 X" B) y4-1卷积体征提取
/ O8 h; @! H! w% k2 [! o4-2卷积计算流程
& D. g H0 f8 |# K( y4-3卷积层计算参数
6 H" a( c) `; [* v4-4池化层操作
4 V' A1 F+ ^& U8 {/ F6 H% P4-5卷积网络整体架构6 m" y. i9 I" }* B4 c8 Z
4-6经典网络架构: u/ u& W% w- l" _. N+ w/ s
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）) }+ `, k7 m+ }) B# c
5-2使用CNN训练mnist数) h- Z: Y6 I9 | g$ g
5-3卷积与池化操作" ]# ?, \7 j# G' @
5-4定义卷积网络计算流程
. U: T& o/ ]9 S% b. ]) D. s5-5完成迭代训练# N( }1 W8 N3 A
5-6验证码识别概述* b# x" W) }0 {7 U' t$ g6 I
5-7验证码识别流程9 g, ~2 e1 p1 E! z3 U# |- y, W
6-1自然语言处理与深度学
2 Y8 t% K0 W7 M+ M2 q) a5 D% d6-2语言模型& o+ w, f% Z+ P
6-3神经网络模型5 K5 d9 r5 P9 A6 ?8 z/ N& z5 X% H
6-4CBOW模型+ L; j) i3 i- c
6-5参数更新( f: A0 s& Y1 G4 O* x. j7 k
6-6负采样模型
/ _; ~: ~+ z# C( @7 Q% b$ f# o6-7案例：影评情感分类(数据" B; \3 Q2 P8 [9 c5 ~9 `3 N
7-1基于词袋模型训练分类器$ Z% c# G' N4 Z0 }5 U0 q% y
7-2准备word2vec输入数据2 {# a5 o4 Q" J& e' B1 p3 h$ t: `* S
7-3使用gensim构建word2& n7 K. n3 D: X! _3 \
7-4tfidf原理! l, p( K* z/ O" f+ q9 n
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! ]% Q' S5 U- {; t$ r# g# }+ d3 Z7-6GAN网络结构定义
0 j2 ?& W6 }. j4 n# D+ w7-7 Gan迭代生成
% [/ i- W! g3 }0 U* D2 T) e5 x( _7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; l- X, y+ _6 J7 N7-9DCGAN网络细节
( d" r, M( l" D) }; }: O, x8-1 RNN网络架构0 F8 L( U8 n5 D! _# e
8-2LSTM网络架构+ {0 e8 \0 R& t; f' i7 Z4 c
8-3案例：使用LSTM进行情* K1 m: i5 ^5 A' P' k
8-4情感数据集处理( F0 s4 `. b5 v1 T# n4 J4 ^
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 M3 ^1 T! I6 J! O' v" q8-6趣味网络串讲（数据代
t8 a) W/ j2 U4 J8-7课后讨论版. @. y: u' H6 _" m' q# y- V
- B2 ~3 I, `' E4 u( Q6 r
$ j8 g# A* I% I; F' m2 w〖下载地址〗
' @2 [6 R- K- S! t- k* ]7 h. y( `4 l# i
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