3 y) G7 T. I" c) M5 K% S* s1 ?" } }
〖课程介绍〗/ T; v u4 S' M0 @7 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
( g4 Q2 z# @2 s# `) G' d8 X. z& @$ G$ N: k
〖课程目录〗
, W" `+ @" ]8 j: |4 w) _" t% I0 `1-1课程概述与环境配置5 S T* d- e. I7 ]
1-2深度学习与人工智能概述% _. H4 S( K5 k
1-3机器学习常规套路4 R2 C& Y/ x# [8 `
1-4K近邻与交叉验证* p# b* K3 N. U6 y* \, S! {
1-5得分函数; m% O$ M# i+ z. g4 r. G
1-6损失函数9 {9 ~ p5 s% l, e. u" i, O
1-7softmax分类器
* u. p) Y) a, |/ h! Y8 Z7 Z1-8课后讨论与答疑
9 w9 X4 f b8 L2 I0 b! ~2-1梯度下降原理-
# R3 \. e& }0 D6 x3 i2-2学习率的作用-( Q& @( o- A2 C" N7 k# p; z
2-3反向传播-
4 S% y' ?2 i/ ]4 g i# q0 o- x2-4神经网络基础架构-) q, r0 E* R, j9 T
2-5神经网络实例演示-3 Y& o2 r- s# C% q% D3 g
2-6正则化与激活函数
" D) K. d& b2 n# v5 v4 W/ a1 u2-7drop-out9 f* s ?3 F, H3 Z8 w
2-8课后讨论
2 g8 |+ W8 J0 A# A! d3-1tensorflow安装
: V- b% A2 e* |2 l4 {3-2tensorflow基本套路6 C- m! _$ V( }2 D3 `
3-3tensorflow常用操作
6 W2 D T! I2 V* Z4 ^# ?- n4 J+ H3-4tensorflow实现线性回归3 q0 l: f2 M5 j+ x2 \/ `
3-5tensorflow实现手写字体% X8 L4 b4 w( ^" }
3-6参数初始化% B6 y+ d: I4 t% Q- Q2 z
3-7迭代完成训练1 J: Z6 k' z) @# p( i
3-8课后讨论5 Q) U' H4 b3 C7 O6 o, H2 r
4-1卷积体征提取 P& m4 b, v, i: @1 ~
4-2卷积计算流程
& _9 j4 X' U( X5 T1 b* {& [3 K: ~4-3卷积层计算参数
7 y. n8 m6 l! D! H4-4池化层操作' z# t0 e& j% a/ z* p; [' a; x2 c m
4-5卷积网络整体架构
# @- g6 S/ M1 b4 j2 ~/ Q% E, ^4-6经典网络架构; ?# |+ d( x. [6 E+ d
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
4 [- j4 Y4 E& P5-2使用CNN训练mnist数
) j- m+ ^2 Z, e" S5-3卷积与池化操作5 a* D: ?9 W% h& n
5-4定义卷积网络计算流程
: e* a; c r% @# Q( Z7 R5-5完成迭代训练) C# I4 E7 x- u9 K% x0 }" T0 S
5-6验证码识别概述' i' E1 \, O9 B6 n. |9 W
5-7验证码识别流程0 a+ m. j! ^, N8 m L9 d
6-1自然语言处理与深度学# y0 K; S: D7 C2 r& F D
6-2语言模型/ c; d* r2 J* S- G9 |
6-3神经网络模型4 l7 X5 @! V+ Y9 I: F6 {
6-4CBOW模型* T0 v# s3 f: c, V \
6-5参数更新+ X0 f0 A. b* g3 |! S/ V% L
6-6负采样模型
( f9 ?8 T2 U5 V# w- @6-7案例：影评情感分类(数据$ ^9 b8 ]6 W( @, F5 N: r
7-1基于词袋模型训练分类器
& c3 m7 t) _7 S" \4 u7-2准备word2vec输入数据! }: N- c7 D2 n
7-3使用gensim构建word2
: ]4 u8 C' n6 l F, ]7 s7 n7-4tfidf原理8 c6 A* K$ J# V* D
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
# O- J/ y/ f, n# j( B. o7-6GAN网络结构定义
5 {% q# A T! R' K+ D1 R7-7 Gan迭代生成
. r$ ^) v4 V# `9 z3 v, M1 n/ Y; z: R7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）4 T. C- N# j- W( i" T) o2 g. T* j3 ^
7-9DCGAN网络细节
* A& ]4 N8 J3 }8-1 RNN网络架构& \5 s0 [5 a, G1 O" Q7 @
8-2LSTM网络架构
% t9 {, S$ Y) X% f4 L) W( O: {" O. ?8-3案例：使用LSTM进行情) Z6 N! L* {1 [+ `& ?
8-4情感数据集处理$ ~* S9 o( z! N/ ` ?0 b4 D* h! R( s
8-5基于word2vec的LSTM模型6 U. k0 d) k# I, q
8-6趣味网络串讲（数据代
: T* V8 @( ?) i) Q& \9 H8 O8-7课后讨论版! R# g+ `* o: J# d; ?( G
( t1 F J# ?4 R! r; ]% r( D
& T/ m4 } N! }) Q! r2 g
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