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〖课程介绍〗
; P! _) f9 Z2 b8 L9 @此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 B. s7 a- g# a/ I
, u; z4 I. ^- m( c2 h1 g' q* Q〖课程目录〗5 w2 C% p) ~. K9 y* d' E
1-1课程概述与环境配置9 T' G4 w% {2 d( z
1-2深度学习与人工智能概述
- f5 f+ Y) g9 j* P9 \! b1-3机器学习常规套路
' B, g- d) W9 v3 @0 p* e1-4K近邻与交叉验证
/ I- _) N9 p$ g- w! {* M9 T) v1-5得分函数
' T' C* R0 Q) E8 o1-6损失函数
, J9 y, p2 B* P/ Z% m: z0 D( G' N1-7softmax分类器
2 \; M1 P- S5 M/ F1 T1-8课后讨论与答疑) z! b. h* U0 C4 c! d0 M. F
2-1梯度下降原理-: d0 ^6 }4 w5 A9 a4 s8 |6 s: i3 e! [
2-2学习率的作用-
& k( V6 i5 M7 E( J2-3反向传播-, z2 }/ Y0 k* ~5 [
2-4神经网络基础架构-# G; M+ a' q% \7 ~
2-5神经网络实例演示-
H1 p# o' a6 w5 K+ z# V2-6正则化与激活函数( U K6 i4 c8 M3 y
2-7drop-out; J. L& _5 `* g6 m5 l+ \5 Z0 E
2-8课后讨论
; ~" | G8 }* u4 B7 R8 Y) M, ^) p( Z3-1tensorflow安装
; q2 `1 l- m- Y4 o, W o4 I3-2tensorflow基本套路1 d+ ?) [2 Q& z: v+ b- a+ O
3-3tensorflow常用操作8 Y6 y) N6 P: Z# p
3-4tensorflow实现线性回归
" _9 E# R* E6 y% s" J3-5tensorflow实现手写字体4 t3 k+ {, v' x: a I
3-6参数初始化
3 d3 i+ J! ]6 }" u3-7迭代完成训练
+ K# u6 y) n+ x) m; ^, a3-8课后讨论
; P" A* A3 y1 `1 e% F' A) Y; {4-1卷积体征提取2 o/ E8 y/ N0 T7 V7 y- @" Y' T$ K5 \& q
4-2卷积计算流程. Q5 `0 u" Q1 z8 ^; k
4-3卷积层计算参数( p: b: S+ {0 {5 i' b8 l1 F
4-4池化层操作
/ s3 T# w2 w# g+ F; e4-5卷积网络整体架构
; \7 v. N9 I/ O6 m- j4 ?4-6经典网络架构% n! z) c6 n, R( x
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）3 ~% F8 y6 a( }1 ~5 _
5-2使用CNN训练mnist数
* U" ?6 w8 S0 D8 ^% @5-3卷积与池化操作
' ^: Q7 G- X u* J8 ?& j; J5-4定义卷积网络计算流程
0 ?6 T g) j5 t5 a# `( d5 Z& B5-5完成迭代训练8 n1 a4 c S6 J+ ^# u" ?
5-6验证码识别概述. A" e! a V' y
5-7验证码识别流程5 s, c& d' Z4 p5 j- p
6-1自然语言处理与深度学4 s8 U# d2 y! F
6-2语言模型7 w5 |5 M/ i+ @6 v' C
6-3神经网络模型! t3 V9 V5 ~5 ~/ l( T" b$ L. j9 \
6-4CBOW模型
0 u7 f8 c, M! k2 R' q) y% O6-5参数更新
/ Q) B W; r" h1 Y- w$ h! a6-6负采样模型' n" X+ G- _- f- K* R5 g
6-7案例：影评情感分类(数据8 _' ~' ~6 Y4 g0 B: x, g( ]7 L
7-1基于词袋模型训练分类器
. g" O5 c9 u% Q) l5 ^. L5 j# o7-2准备word2vec输入数据
, N2 a$ _# B. r6 p* i5 D7 j7-3使用gensim构建word2
+ h! E# R/ }2 Y) S& ~7-4tfidf原理
1 S: p7 w( z& l9 d7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
2 ~2 I2 c3 [6 {0 l7 h Y7-6GAN网络结构定义
7 M" S. R7 J: K, \; _/ O7-7 Gan迭代生成. e6 O5 v; S: L( ?& i8 _
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ n1 ^# Y# s* @6 [3 @7-9DCGAN网络细节# U' B6 _# v/ P% I+ X9 g" C- u
8-1 RNN网络架构
8 U* c( M" ?, I0 ]5 S% U8-2LSTM网络架构
6 L+ ~7 w4 A9 i0 A( b1 T8-3案例：使用LSTM进行情7 h" O/ R6 d0 b$ S N0 }
8-4情感数据集处理
& i- D9 u3 ~5 y4 A8-5基于word2vec的LSTM模型
4 e! k: ^5 A. d: e! {$ ]3 D9 L* e8-6趣味网络串讲（数据代
7 N! U; p- a; ~/ a' z1 l8-7课后讨论版( G7 u" Y6 @& m1 d6 L3 ?8 Q
3 C7 c% {7 |3 g Z: k. w( q3 u% o3 h& L/ d+ j4 W+ [+ a a7 s6 `
〖下载地址〗* F5 f+ V. G& W8 c
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