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〖课程介绍〗6 z/ I; q6 k3 S/ m
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
- t) x: U d/ W. {
1 C9 `1 }& d( R. j7 f, i, }〖课程目录〗5 ]- |8 q2 M3 L- z
1-1课程概述与环境配置8 M1 c; @1 o: ^3 C9 @ R1 S5 f
1-2深度学习与人工智能概述8 w/ v8 k- M* u$ H h% d, y
1-3机器学习常规套路
/ n1 T& A, ]; [1-4K近邻与交叉验证2 I/ o6 Y# s R2 g7 L
1-5得分函数
$ r* u9 n. Z+ h/ q. ]4 y! z! J1-6损失函数8 J2 D+ X2 Y0 C- H" M- q" `/ B8 s9 O
1-7softmax分类器
4 a" b# L& y1 N5 A1-8课后讨论与答疑
4 O d1 {- \* j& a9 ^4 o p2-1梯度下降原理-) |$ \0 Y3 p& y+ j4 r: d5 a8 k
2-2学习率的作用-' e5 z8 s8 t1 D
2-3反向传播-
" w% m Z3 ^& F7 v9 H2 Z2-4神经网络基础架构-
$ O9 A( C3 ^8 y6 }2-5神经网络实例演示-: z1 z8 f0 ~2 n7 j# X8 ]
2-6正则化与激活函数
1 U+ Q [% m! Y" M1 O. H$ j2-7drop-out/ I- J2 Y) `0 C$ o
2-8课后讨论5 ^9 C% Q0 a, E/ ~! R9 l
3-1tensorflow安装
0 _' U8 \3 v9 A, v3-2tensorflow基本套路
& |' L/ B' u. T5 ~5 B' g3-3tensorflow常用操作5 @% R" A% ]0 M3 I8 h. B
3-4tensorflow实现线性回归
& y2 R$ x, G$ d$ W; w( I' z; N0 K3-5tensorflow实现手写字体
+ f1 h$ g$ Z; A/ }" }3-6参数初始化
0 ]$ H2 U0 o; Z3-7迭代完成训练
% Q6 G6 r; \$ s" X3-8课后讨论: q4 r l9 i9 w# d: o/ I0 S- w
4-1卷积体征提取5 C8 f7 M8 g6 S% ~5 W5 R
4-2卷积计算流程
9 Y4 L- [: |( d6 c$ `( D4-3卷积层计算参数* y+ W1 P# C/ |& n' f) h4 l3 e
4-4池化层操作
g7 O* k+ v; p6 C& u! g# p4-5卷积网络整体架构
: f% }: i* ?! h. ]) j% ?$ W4-6经典网络架构
{# v; y7 J1 e" q4 b+ D& U5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
# e: }0 r5 {: X8 N; `5-2使用CNN训练mnist数' o2 {, e2 s7 ]) U$ Q7 b6 [
5-3卷积与池化操作
% C9 m+ y% }# g* g) \- u5-4定义卷积网络计算流程
2 u4 [0 {# V, Y# I+ Z* k5-5完成迭代训练/ _6 D- D, E' {+ H0 P/ f
5-6验证码识别概述! t) r1 [' {9 _' h- }
5-7验证码识别流程
9 W4 C0 i5 R. c6-1自然语言处理与深度学
7 ^! G, r* l- a/ N6-2语言模型
# e; V$ z# N' g7 i, z( {6-3神经网络模型 a( D( B+ Z$ t5 a7 _- f/ R, N
6-4CBOW模型" q! |; G) T( v5 K6 I1 w8 v
6-5参数更新
A; Y6 g; T* c8 D8 y3 B% j6-6负采样模型
% B1 Q% i6 J W. O$ a- n6-7案例：影评情感分类(数据$ W# n1 {+ L- X4 O2 H( \
7-1基于词袋模型训练分类器2 p! ^6 [% `! f. i i g
7-2准备word2vec输入数据 o6 ~7 @. v" Q9 U) M
7-3使用gensim构建word2
' p# H% F6 Z* B U0 C# ^* Z7-4tfidf原理
# Z& V1 v" P. I8 e+ Z1 m7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---), r2 _, X: e" m# @ L+ I8 X
7-6GAN网络结构定义
, Q- N$ D& F, Z2 m, R7-7 Gan迭代生成
/ d: u, t. V$ m& N f7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
, c* t/ Q2 f5 O9 L0 y9 x7 D7-9DCGAN网络细节
( F V; B2 j/ N+ e/ I/ v8-1 RNN网络架构' a/ s5 _9 \+ F: i
8-2LSTM网络架构1 k+ _/ i2 W! ?1 s
8-3案例：使用LSTM进行情' ]5 u( F/ ?. K P& K
8-4情感数据集处理! \% A$ @7 m, u3 i
8-5基于word2vec的LSTM模型
x3 ~7 s4 K- m1 `/ S" l8-6趣味网络串讲（数据代
( M2 F' j f9 j8-7课后讨论版
4 V2 ?6 b. ^/ B9 \- N/ o$ t) ^" @; `+ t! l# K
4 f# J# g) W( _% l$ Z8 g+ X〖下载地址〗
C: y; @' d8 V; B' c% g, i u8 i0 T% I/ g" g. m8 \" O# i) |8 C
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