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〖课程介绍〗 y+ `+ o0 N4 T# n9 n: F
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( f' P9 }) X; K' C& h
8 u+ W4 j& `3 {
〖课程目录〗% w6 F* g9 q- O3 T8 C
1-1课程概述与环境配置
# N1 k' o7 u6 ?! m) a* a1-2深度学习与人工智能概述, e; O8 D& ^2 |7 o+ K+ O
1-3机器学习常规套路& F7 h4 Z4 ~: l: R
1-4K近邻与交叉验证
+ I. m" |) S7 ?* r$ n1-5得分函数
: n- G9 S: c# W1 W: G+ G1-6损失函数
5 U: M2 E/ @0 t" g1-7softmax分类器0 N) M# _5 y. R- y! q
1-8课后讨论与答疑
3 q+ y |, n+ S1 o4 g2-1梯度下降原理-
$ {9 ]! | ^$ A6 {' ?3 j4 b' i2-2学习率的作用- L+ L, Q! i& Z0 O- i
2-3反向传播-
t3 W6 u) n4 v2-4神经网络基础架构-
8 W! n3 N) d( _9 H, r+ f2-5神经网络实例演示-# G* s+ d0 M p( v
2-6正则化与激活函数# ?! a4 K$ A E, ?
2-7drop-out
, m8 ~; U% r7 V2-8课后讨论
+ r$ D* x; d4 o: \+ }+ n! x3-1tensorflow安装1 z. I$ v+ o" f5 O0 {' c. H
3-2tensorflow基本套路
2 L. S& m: q+ J6 L6 u1 i" T! H% A3-3tensorflow常用操作" G, z6 P5 M( c
3-4tensorflow实现线性回归
- V; e# j6 `* E$ `7 D3-5tensorflow实现手写字体
2 J. O) t& ^3 W3-6参数初始化
X/ N" z% i C2 G8 a s% ^( ?, L3-7迭代完成训练
/ w5 V- Y4 Y ]/ W- K9 h- @3-8课后讨论
0 o n/ z8 c5 G H4-1卷积体征提取
. I5 ^5 R& _! {, y3 ^2 [4-2卷积计算流程
4 o2 u9 B$ _ n% n- ^ U! v; k i4-3卷积层计算参数
# j2 |7 T! r' L: [' a% a4-4池化层操作
( I" a. |5 K3 U! p" o4 D6 M4-5卷积网络整体架构
! ?6 M! ^9 S6 k4-6经典网络架构# h# C' I) s3 O5 H2 }
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ a* ~( b* J* v
5-2使用CNN训练mnist数
]8 h! i7 G& f3 s$ p5-3卷积与池化操作
( `' \$ }* [$ S! i# T( k, W+ R$ t5-4定义卷积网络计算流程
) M& q2 F o6 q3 ^, B+ h5-5完成迭代训练
/ B& \: \; {# U( B' T5-6验证码识别概述
7 m7 Y7 D/ ?$ x7 g5-7验证码识别流程
8 y7 e. I: d7 Y& [0 L6-1自然语言处理与深度学2 I( S2 J4 H+ v5 N
6-2语言模型) |! m* S* P' g7 f6 o
6-3神经网络模型
5 g- ], q$ o' {. ]7 r6-4CBOW模型
; c* m' Q; N9 L- [; J* s6-5参数更新
! V. o4 u( ^& f6-6负采样模型# \( W5 W: M# r4 Q! b
6-7案例：影评情感分类(数据
( U" C7 M# A. L( c M. ?+ K$ t7 U7-1基于词袋模型训练分类器4 U3 J' h# S- W: i# w! }
7-2准备word2vec输入数据% u; `% k/ u( T0 | C0 @ T3 A
7-3使用gensim构建word2& w4 F% r/ p% A: b- F) G6 h
7-4tfidf原理
; O) P- l3 a# \5 s* i( V7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---); V1 J5 J }! E/ y1 q# v
7-6GAN网络结构定义
% ?9 V4 P4 u: `. ?* R7-7 Gan迭代生成
. g" A$ [: J) N/ A# p7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& X9 \0 y7 N* t3 H6 a$ O) ?5 S
7-9DCGAN网络细节
; R9 D) ~5 e6 n- ]' G4 s/ t* j8-1 RNN网络架构2 O: |: u# P+ k2 P$ x. V
8-2LSTM网络架构
$ L, j( v7 H$ T- k& Y8-3案例：使用LSTM进行情
3 j" P! P6 h$ J! z2 E8-4情感数据集处理
9 ` M R3 U9 I! O8 g: p H8-5基于word2vec的LSTM模型$ X8 k) e' M2 a) ?
8-6趣味网络串讲（数据代; \$ l9 W2 L7 j7 x' r( a5 |1 o+ w
8-7课后讨论版
% c4 P0 L! A1 L* c8 v9 I* X/ i- Q, V) }. K; I$ D
0 `8 n8 }" O" K$ T
〖下载地址〗
9 g5 G( |7 A# T9 e2 l& S- u0 Z0 t, K. ]
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