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〖课程介绍〗
7 u1 \, B4 p0 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8 }* O& ~- n' Z+ a8 i" Y: v' T1 n
\% c3 y# w( D# Q; ~〖课程目录〗
. ?* P5 x8 n: M; }1-1课程概述与环境配置
' S5 t: q1 {% M* X% j9 G, E! Y8 O1-2深度学习与人工智能概述2 x; ^* ^& X- f% j
1-3机器学习常规套路
$ |4 L0 d6 e7 m. ^4 B0 e. l+ m1-4K近邻与交叉验证
7 p6 k+ ~. Y1 j3 E1 R1-5得分函数7 N1 Z3 D7 [* e+ Y
1-6损失函数( m0 D* y. ?$ P" D9 \, E$ L
1-7softmax分类器7 D+ Q* n) t! O$ L3 W* V$ `
1-8课后讨论与答疑1 Q) o- j* m. T* F. q
2-1梯度下降原理-+ [1 p# A7 \% ~% Q
2-2学习率的作用-
i4 \9 W& f9 r# P2-3反向传播-( A1 l- U# c' ^) O* s0 T' G$ m
2-4神经网络基础架构-
& N4 L' G* N- D1 k2-5神经网络实例演示-
2 t, a' d$ g8 B7 z( _4 ~2-6正则化与激活函数2 O; t m1 k) q! g2 j1 K( r
2-7drop-out' S- J: ~- U( ^, [( I0 g) L
2-8课后讨论
7 S7 k: ], I% }5 O3 R" |, {* H3-1tensorflow安装
" w8 w5 I/ ]3 h* h7 u2 a3-2tensorflow基本套路* d) a, H" w$ l0 u( G# X' q
3-3tensorflow常用操作
_/ f r0 K, r% `3-4tensorflow实现线性回归
5 V4 }) \# W+ G7 V% T/ M3-5tensorflow实现手写字体+ j0 O1 S |5 w- _) N; q4 x
3-6参数初始化) {2 S4 w4 n& V; i4 {
3-7迭代完成训练/ M2 \% P# _: j) ?) Q2 o
3-8课后讨论9 ?, D9 E; f4 l3 m4 c
4-1卷积体征提取
" h$ G0 e `8 l# S# q& [4-2卷积计算流程
1 i7 {+ L& Z9 V4 O) z) H. y4-3卷积层计算参数
9 a: |% _6 l. F* `8 k, W' y4-4池化层操作1 h$ t$ S$ {, W3 K" T" |5 U1 {1 ]
4-5卷积网络整体架构+ Z3 I6 M" u' y4 W7 w' R+ _
4-6经典网络架构
' W8 Z$ I, ?# h! i5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) T+ D" a: y6 m5 B1 L5-2使用CNN训练mnist数
, y$ [9 q/ }+ p% J' k' {( U5-3卷积与池化操作2 d0 M, d$ n' @! n1 z! [/ D
5-4定义卷积网络计算流程
+ d; X4 U4 ^, f, c, c% G5-5完成迭代训练6 Z4 l+ J) w! y0 |- U
5-6验证码识别概述
% n7 `" J0 x. ^2 V4 u6 b& Y5-7验证码识别流程
1 R5 [% V+ j6 f6-1自然语言处理与深度学
' m4 Q, E( ~$ R6-2语言模型+ @% m# {% k4 U4 p9 g
6-3神经网络模型% z0 Y/ _4 x% F5 e; J, H" D# [
6-4CBOW模型
8 @. a5 Y3 i+ x$ M, F8 h* N- D6-5参数更新
6 X( k: h8 A5 D) i' H. F9 J) k( u6-6负采样模型% j) h( v/ H4 W$ a. j
6-7案例：影评情感分类(数据# U4 F) f {; `
7-1基于词袋模型训练分类器. r! l3 N0 N7 y5 g5 E2 r1 h9 A$ T: S
7-2准备word2vec输入数据+ T! U5 b. I* }) ~) j$ [
7-3使用gensim构建word24 N% V$ O/ Z# } e1 L
7-4tfidf原理
$ S" _. d* L3 t/ e3 ^4 E7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)0 ?6 s/ ]9 c1 p5 k
7-6GAN网络结构定义
1 w" O4 c& }7 c) d" J7-7 Gan迭代生成
8 Z$ @6 `( h7 M" V7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
. U# X# {; ^) ^) X* N7 ^& F7-9DCGAN网络细节
, |3 h& L. M- G- L S( [9 Y8-1 RNN网络架构4 j$ b) x) L1 o6 v5 s
8-2LSTM网络架构
0 u$ m$ L( J9 z" o, L' ^8-3案例：使用LSTM进行情
/ @/ j. _6 u5 G" M5 s: @; L8-4情感数据集处理
! R: r1 Y2 |8 W9 D8-5基于word2vec的LSTM模型
0 `. m+ `5 z, P& l9 _6 V8-6趣味网络串讲（数据代
) m* f0 z, `4 H# E0 ]8-7课后讨论版
1 u6 [7 F b/ p) p
6 l' F& j) p ~3 i: y) u
* A4 Z! Y5 g9 P5 k8 j5 q9 e〖下载地址〗
, l5 j5 d8 G B9 R" }! {- \) B$ C& ?% Q0 k+ F0 B% @4 O j
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