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6 o! {/ u7 U; ]* u; x7 _〖课程介绍〗7 A' B( j; d" C& i2 Y! Y
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( {# _' M; o# ^7 i1 B; f
- u* q- f, q; f* G& {" v〖课程目录〗$ m3 _# X# F1 ?: g1 L7 ]. c
1-1课程概述与环境配置
$ S! |( c' X/ n% W3 o, j1-2深度学习与人工智能概述
+ V4 r- \6 h+ H& u: }! r1-3机器学习常规套路
4 g" D1 c3 i' X+ Q$ D9 b, \1-4K近邻与交叉验证
* h' l+ m% U8 p. d% ^2 W1-5得分函数+ J! F7 o1 E' ^) h
1-6损失函数
* |0 z2 ^5 Q- d1 W& Q- ^1-7softmax分类器
6 @1 b. M5 E2 x# k$ z" }9 a1-8课后讨论与答疑
4 N ^! D0 s1 S% p$ z& ]. P ^2-1梯度下降原理-
3 X3 h& ?8 N# ]: ]/ [2-2学习率的作用-5 S B" Z( x' \' n5 D# b
2-3反向传播-
. q! u* y% C: z. Y5 l( G2-4神经网络基础架构-
) r2 H4 u' L; K- X. t0 g5 y2-5神经网络实例演示-
+ D4 X: I* @1 J; i5 y2-6正则化与激活函数9 B9 p7 u- U3 y( e3 Z
2-7drop-out8 _5 c" P7 K2 k, U$ a" }" m, A
2-8课后讨论
7 {8 }6 b4 z) R- ?% q# _3-1tensorflow安装
$ o2 `" z. r- D! \3-2tensorflow基本套路
/ h, d; K6 ]2 r% n( s3-3tensorflow常用操作* H! i5 L5 Q! x6 R
3-4tensorflow实现线性回归( ]3 |" W+ _' O2 s9 n9 I
3-5tensorflow实现手写字体2 h, d3 B+ k+ V' W
3-6参数初始化
- W$ k2 f0 g, K& r3-7迭代完成训练
2 }! k* O7 @; h# q# N3-8课后讨论+ F) T; u9 W& A3 B
4-1卷积体征提取
- p1 Q% J* N" g) X* m1 n4-2卷积计算流程
0 q0 I9 o, w$ L }. o. t3 I m! P' }4-3卷积层计算参数( F. n: |$ B/ b; T* h! g' ~
4-4池化层操作5 a+ d% S9 G9 `# S) Z5 T
4-5卷积网络整体架构9 N2 {- `" w) u4 U
4-6经典网络架构% |+ q. R; E- V2 R6 s* B# ?
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）$ G: V1 Z. g( Y' n
5-2使用CNN训练mnist数
5 L* G' {# C3 Z6 x5-3卷积与池化操作
& C I7 j0 C; Y! B0 X/ x5-4定义卷积网络计算流程( ?1 N/ O9 ?6 n: j. M' S9 R2 b
5-5完成迭代训练
4 ^- ^0 P, F# t) @7 c! Z/ V4 a. d5-6验证码识别概述
8 p$ Q+ |7 s) {) S9 a5-7验证码识别流程3 ~/ C* J$ V( L5 @% m6 l; m
6-1自然语言处理与深度学 E Z/ C# }7 b+ c8 p1 g
6-2语言模型' E. z, }6 R9 \6 ^9 o/ p7 s
6-3神经网络模型
; J- A% E: v/ `" ^4 C+ p% K6-4CBOW模型
! P3 ? d/ q& ?6-5参数更新
; s0 ~( a/ Y# a* \7 J6 S6-6负采样模型
* |4 V8 E I1 L6-7案例：影评情感分类(数据
7 G! _7 Z9 j: e8 [5 b" o2 U7-1基于词袋模型训练分类器
: N1 ?$ r$ q3 I1 u( W8 {) ^$ U7-2准备word2vec输入数据
$ Z. f. @* { |7-3使用gensim构建word26 X" v9 j% u8 C6 M' q$ X
7-4tfidf原理5 U+ G; t, J, B. G, d
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
- |3 w! B8 N7 }8 K( H7-6GAN网络结构定义
7 o9 o% ~& Y+ {' y7 R6 H7-7 Gan迭代生成
8 C$ c m! Y H7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! n. M b5 R3 @- n7-9DCGAN网络细节
1 G- s! I' L# |' D9 J$ m+ c" y" U8-1 RNN网络架构3 ~. u( N \) \( l, _2 U7 B
8-2LSTM网络架构0 f- W* e+ _" F) F5 k. T) L5 H& o
8-3案例：使用LSTM进行情2 t2 H: F" Z$ @4 |7 |/ X
8-4情感数据集处理
& A4 u$ b% J9 ` y6 y1 K6 O8-5基于word2vec的LSTM模型
! \' @5 z% q3 L9 ~- v D8-6趣味网络串讲（数据代
' @$ ]& f ], N8-7课后讨论版4 H; d7 h7 ]1 t1 c3 N9 b
- q+ `; }% m( i6 _* T: o0 U1 U# |0 u* t l
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