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〖课程介绍〗; l9 A G) f4 k" t
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
6 x4 d3 C c% P: n. `3 J1 T, h! s5 W( q
〖课程目录〗( ^6 n6 l3 [7 ]6 X: O' k
1-1课程概述与环境配置
3 S# {" N$ v% I& ^/ a* ] y2 d8 [1-2深度学习与人工智能概述4 z6 h- Y( w! n; S2 \* r5 z/ {6 E
1-3机器学习常规套路! w( U1 H7 N+ w: N9 K7 Y: L
1-4K近邻与交叉验证& T3 Z2 x: @% z7 @
1-5得分函数- H2 b& O# D4 J
1-6损失函数
3 k S; k! j4 |) V- ]/ |1-7softmax分类器
# T- J* D( V# A8 a7 ?! x5 _* s: c1-8课后讨论与答疑
4 Q L8 {$ G, y" Q: E( g4 l2-1梯度下降原理-
3 i( g6 p8 x" v1 S7 ^& S B2-2学习率的作用-. |, R0 w" J M6 O- V
2-3反向传播-
' k7 J7 Y( v/ I& x0 Z5 n2-4神经网络基础架构-2 S* f/ X9 D. y# H$ o/ N
2-5神经网络实例演示-& b4 ? h3 O S" J; N
2-6正则化与激活函数
, E. T# f2 H8 G$ l; k( k2-7drop-out
' x' f& w! u. Q% ~1 }2-8课后讨论
( a& f0 p2 T' Z2 O3-1tensorflow安装9 }" s% z7 O6 p9 E$ o& K
3-2tensorflow基本套路( n# I j6 H8 E, S7 F) j
3-3tensorflow常用操作
% B* P( K, [* h6 @2 C! q3-4tensorflow实现线性回归
' @7 L, }) `) u& P# e/ r0 A3-5tensorflow实现手写字体+ P( s$ } S2 |( O) x, Y
3-6参数初始化% V" @- R c6 I; F( K
3-7迭代完成训练
, i/ d3 v5 X4 k+ r3-8课后讨论! [) G3 ^0 ^. [3 z: | m
4-1卷积体征提取
8 Y" r. z* v6 B+ D/ G+ [5 S7 A/ f4-2卷积计算流程 f( g9 z- _: ^: |
4-3卷积层计算参数2 d/ ^8 x' p! i! k. j
4-4池化层操作
5 d* z3 E0 n+ u3 J7 s4-5卷积网络整体架构
3 G3 K! x& j$ D* S: }. T4-6经典网络架构: G; i7 t3 r- b4 T! ], ~
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. c- N) s1 b% [+ x. F8 A8 S
5-2使用CNN训练mnist数
* F: d3 A$ }4 s k5-3卷积与池化操作
1 W# i% X& [+ k5-4定义卷积网络计算流程
" a# y7 w2 [* F6 q5-5完成迭代训练
: @9 e6 v0 _- z5-6验证码识别概述
, _+ X* X$ t+ [, p* E& k5-7验证码识别流程$ i6 R/ T0 M! V4 r) R
6-1自然语言处理与深度学2 A# x" G# u! J( g7 J! A
6-2语言模型9 _% \1 k' N4 w- P
6-3神经网络模型
# u( h! W4 D2 P5 B$ v; Q' Q6-4CBOW模型% z! Z+ l" R1 r$ j
6-5参数更新
3 E& o0 J8 j7 c9 t% V. h7 k e6-6负采样模型: V$ G" S7 s/ L, P! U/ p
6-7案例：影评情感分类(数据
# ?: O" w/ {3 C% G& g7-1基于词袋模型训练分类器9 `6 i7 L) I- z X% J( n) x
7-2准备word2vec输入数据) s' J5 b1 a) Q$ [; V! \; R8 N4 V
7-3使用gensim构建word2 E X/ `+ a- w( T
7-4tfidf原理
% u$ x/ o1 W6 B5 {/ o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 ^$ O1 d7 I$ C9 o. _, t f$ A7-6GAN网络结构定义2 e; q8 d) @8 Y3 X0 ]/ ?, \& ?2 M2 j
7-7 Gan迭代生成2 w( @7 I; M$ T2 s
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）1 W) h9 C$ B5 E5 K1 _' D
7-9DCGAN网络细节5 ]+ l: U" t6 \; Z! {
8-1 RNN网络架构
; \+ y6 K& D: f8-2LSTM网络架构" S9 |$ o" ^% i, y/ d
8-3案例：使用LSTM进行情
2 Y% I9 m0 Z* v+ O6 p) U% O# K8-4情感数据集处理1 o& x: a/ B/ ?
8-5基于word2vec的LSTM模型
& _7 z+ ?1 H& a# j/ m, n8-6趣味网络串讲（数据代7 |# k; H4 _5 B
8-7课后讨论版
2 u9 |! i+ L3 k( x: L2 z: c2 j: ]3 m1 `5 }( b& g( `3 n. ~4 j& y
/ r4 P7 j: e6 C7 }0 T) H〖下载地址〗8 y f- a, i- y
9 e: F% @+ ~- {" j2 q& m; X
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