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〖课程介绍〗
0 Z: @! h$ A3 s* N9 r6 K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 c* s$ `/ u: j2 }. }! @3 W, y! g1 i+ c
〖课程目录〗- O/ H, D* X; c5 k: m {- `
1-1课程概述与环境配置
& Y4 y, V# F0 q' }1-2深度学习与人工智能概述4 f9 F, f% I R" r/ D
1-3机器学习常规套路
! P" K9 C- H( r& N# ?! o! l" z1-4K近邻与交叉验证
' ]+ D/ Z/ T5 r& \4 w1-5得分函数
4 |- Q% q* \/ w1-6损失函数" _% F1 R" J, m: a2 V3 L
1-7softmax分类器6 m, [ v5 w/ S9 X
1-8课后讨论与答疑
9 f9 M8 C1 i( [9 p; j+ K2-1梯度下降原理-
) b2 t6 B k& A4 _4 J' A9 d. k2-2学习率的作用-# N$ C4 s, f4 v8 U! r4 b' a: r o
2-3反向传播-: T0 W7 e2 V. \. H
2-4神经网络基础架构- i* }3 J' c5 F F
2-5神经网络实例演示-. L9 O: Y g6 o2 M! }, ^# B( s# T$ S
2-6正则化与激活函数6 _1 |$ I" @, E3 H- N- N
2-7drop-out. g) u! h* f$ }5 W- n* x4 T
2-8课后讨论
5 x, P- `$ W5 p; g1 N3-1tensorflow安装
2 c. Z6 G; b: k! {6 ^; S/ I0 Z5 n8 M3-2tensorflow基本套路
' j4 \2 f, K; b3-3tensorflow常用操作
' x9 L0 @0 j$ E+ s5 m- f3-4tensorflow实现线性回归
" T; U# }% g5 Z! r9 X' L" O3-5tensorflow实现手写字体6 L3 N; f' u6 z" W- n0 [) p& O
3-6参数初始化
# Y* I; d0 K$ E- a- Q3-7迭代完成训练
! @3 K8 k$ x `1 a7 _* u+ ~8 t$ }3-8课后讨论
/ o ]: Y4 N$ o, h4 D6 T& N7 S4-1卷积体征提取
: u% Y2 W# s0 K# u7 a3 _, H( _4-2卷积计算流程; P+ u$ Q/ }3 W( }1 f
4-3卷积层计算参数0 Q# b$ @( O/ f# i
4-4池化层操作7 S1 F2 W3 B _2 l, A% y
4-5卷积网络整体架构
3 h8 F: q' m9 ^4-6经典网络架构
1 `$ }6 p! Y' B+ b7 _( Q- ^5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 G3 j; ]' n" J% ?* G5-2使用CNN训练mnist数& O& P5 C* h5 r. M `
5-3卷积与池化操作8 e c) Y* H9 a' ]4 v" U0 M r/ B
5-4定义卷积网络计算流程
, P5 x V% \+ A2 P4 w. h8 z5-5完成迭代训练
. H+ V: e" _/ o0 L5 H/ Z" q5-6验证码识别概述' ~7 y# |7 q; L
5-7验证码识别流程
! y7 q! `3 d" e6-1自然语言处理与深度学
$ |9 `5 o U' U; m ?! k7 m6-2语言模型" C3 z# ~/ _, B7 D0 O* }
6-3神经网络模型4 g0 f. C+ |5 K! x# y3 b
6-4CBOW模型
( n+ w; e' G( n, F1 N2 ], U. Z6-5参数更新
7 L9 j/ h) z, G( G8 l* w& m0 g4 ?- o6-6负采样模型
; a' |0 @5 W- Y ]( k6-7案例：影评情感分类(数据
4 }8 {$ f. P; r( _3 X! F7-1基于词袋模型训练分类器 E. I8 g$ e U) {: a1 F0 d* K- }& Z% ~
7-2准备word2vec输入数据8 \; e3 ?8 A d6 C5 \
7-3使用gensim构建word2
R( g& B- S3 S" z& f1 W7-4tfidf原理
( R/ Y7 h1 U9 p* Z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 w' N8 x! a$ J; d b( v7-6GAN网络结构定义
7 k( W0 c, A7 V! U+ ~/ k/ \8 |7-7 Gan迭代生成5 N: _5 _% G: X8 N$ t2 F5 Z
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( f+ X$ x9 R) U
7-9DCGAN网络细节& j4 r& F9 ~$ h: V7 m
8-1 RNN网络架构# m1 N3 n& g0 V n7 o7 L/ c! A1 R
8-2LSTM网络架构
0 N/ J j1 ?/ c: c; Y3 ^- k8-3案例：使用LSTM进行情
, \7 r. F/ Y* N( s, E) u8-4情感数据集处理 y k* Q0 e& M A) R5 s; }
8-5基于word2vec的LSTM模型
6 s4 \2 F a: X8-6趣味网络串讲（数据代
3 A! q& F* u, i8-7课后讨论版
- M }6 F5 Y1 N x
+ B6 N5 e% v2 i1 N" d, N' n! D: R' L% W8 r, h
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