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〖课程介绍〗2 V5 r/ K1 N, z4 N, i* p, {5 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
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! R' q$ e4 k8 y8 V [〖课程目录〗# a2 D" i( e" L9 ?
1-1课程概述与环境配置9 v3 M4 h& g @4 }, `
1-2深度学习与人工智能概述
$ X6 v# L X6 Q3 W4 F' [' D; }! g1-3机器学习常规套路
% R4 \, u% R; x+ @* @. P4 x1-4K近邻与交叉验证( c. g/ U# l, [# X
1-5得分函数
8 {7 X3 T) z- `' X1-6损失函数
. O _" B; N3 q* y1-7softmax分类器: ]0 Z: K) J7 r$ R q% }' H
1-8课后讨论与答疑
" N) S5 d) U+ d* `2-1梯度下降原理-
0 z# B* G3 O* m2 H2 B* Y2-2学习率的作用-
8 y6 m+ I E- @3 i2-3反向传播-6 D' C1 l" E7 ~
2-4神经网络基础架构-8 S R0 V6 B& H- Q/ R* W6 e" ]& ?
2-5神经网络实例演示-( l% P1 N( @0 N5 [
2-6正则化与激活函数
7 e% h4 O1 a% N9 f8 x! p$ l2-7drop-out$ p0 R$ O. S9 {1 n; R4 S* N
2-8课后讨论
* ]# {' k9 @+ ~( K3-1tensorflow安装
% _2 ^8 Y8 C! q" E. g6 D, D3-2tensorflow基本套路8 x4 j) H4 V& S) i3 s9 H
3-3tensorflow常用操作
7 l5 P! k! T2 D' ]* g9 }3-4tensorflow实现线性回归
0 W: [, S. Y' q0 ~/ _9 F8 o: ~/ I3-5tensorflow实现手写字体; y8 N5 L( b: O+ U5 l" N/ p j6 e
3-6参数初始化
" Z7 J0 s# l: @; }' ]" F0 Q2 ~3-7迭代完成训练
8 z' m/ [ Q Z& A/ L' x3-8课后讨论
' z7 H6 Y @" x( K/ b Q4-1卷积体征提取4 X+ @: l' E. i/ B! |' B$ ~
4-2卷积计算流程
9 `5 Q8 \* |/ H' p8 {& d; @- P( ]4-3卷积层计算参数7 z* S' l+ { `( f$ k+ u
4-4池化层操作
5 Q" V0 O& a% v8 K4-5卷积网络整体架构
: ?2 k$ |. ]4 l' e7 D9 C4-6经典网络架构
+ M7 I3 E7 z$ G/ i. i. a! A5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）. O, t# f+ O( o2 c# f( U
5-2使用CNN训练mnist数' _1 w. }* L& a. D/ D1 K2 t3 U# L
5-3卷积与池化操作
6 t( a8 o9 J( o/ w; Q# [0 J5-4定义卷积网络计算流程- ?/ V' P2 S& O
5-5完成迭代训练
7 A( ~9 X" P# D+ W7 q" J5-6验证码识别概述: r% O* x* F: d3 @0 ]
5-7验证码识别流程6 Y9 _3 B6 U8 n+ o/ V# C
6-1自然语言处理与深度学
! v) a( n- ]4 \5 ?, X6-2语言模型
8 o7 D) z6 V1 X3 m1 |+ C- P# P6-3神经网络模型
) h y0 K4 K, v) Z7 `# l! L) [: S6-4CBOW模型7 t* w' R+ L0 d- J9 g* O
6-5参数更新- |& M1 s( {8 x* |6 @1 q4 Y
6-6负采样模型
8 I2 S* A2 F$ ?5 B3 ^6-7案例：影评情感分类(数据( @4 s) W( C& }5 A1 p4 M* u
7-1基于词袋模型训练分类器; z8 O2 S- {' z1 B3 @5 v$ U
7-2准备word2vec输入数据
# ]9 m! ?; z' b( h1 i7-3使用gensim构建word2* c- u" C7 W- G9 {" p6 o
7-4tfidf原理
& K9 n& |& C: B1 R. u+ t: T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 x3 }8 k8 k5 C5 G9 E7-6GAN网络结构定义- J" N/ k$ ^+ Q5 t5 u4 v3 N
7-7 Gan迭代生成
/ D! t! ?% L. c7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 Q0 T: P/ h. ?" A7 _- J
7-9DCGAN网络细节
5 G. e- Q- e: N& V$ e m/ E8-1 RNN网络架构5 @- W; z/ e7 a. q
8-2LSTM网络架构9 I' }' T9 T" t3 Q4 y+ l
8-3案例：使用LSTM进行情* }& A6 Q' A! A! y' P0 i! c% k
8-4情感数据集处理
7 c$ \/ j2 m6 j# l2 Q+ U8-5基于word2vec的LSTM模型
U' b6 t0 S- r) u+ {* z8-6趣味网络串讲（数据代9 l7 P' b) i* m& p$ [. g* g
8-7课后讨论版
; u b& Z {/ L2 ]: i
5 }, G0 m! @( c9 N/ D
% o! @$ _% Y$ R〖下载地址〗
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