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1 \4 q/ O" C5 j" f& M〖课程介绍〗4 O0 v+ ?# [2 e3 d) M4 w
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 H$ O3 { S. }3 ?
% x0 J0 t& R6 L〖课程目录〗
0 A0 b! m3 {3 G0 t5 ] v1-1课程概述与环境配置
; C+ k3 P" F; Q6 A3 x, r" Q1-2深度学习与人工智能概述: U/ k2 X% x3 _; {6 h8 |) O
1-3机器学习常规套路) J& w2 y* M. k
1-4K近邻与交叉验证6 d. m( w/ @+ O+ A. _0 P- ?
1-5得分函数$ Q0 `/ Z# q* j9 r3 Z
1-6损失函数
& G/ p9 N; }, P1-7softmax分类器& t: I6 O* p/ w/ j' V" _
1-8课后讨论与答疑* d5 R+ A' i: i% I, j: k
2-1梯度下降原理-
+ }0 K1 T6 X" f' H* x7 s2-2学习率的作用-. t. E0 S* Q+ ^1 B; _: f$ e& v9 G; A4 Q
2-3反向传播-; r4 o' y* b+ Z# A
2-4神经网络基础架构-& `& s$ H, P- l* o
2-5神经网络实例演示-
) X4 q6 H; j/ \: d7 E1 W3 D& W$ y2-6正则化与激活函数
0 v4 s) m- n; R! z5 g5 `2-7drop-out+ q9 k% ~, j% `5 o" L
2-8课后讨论# W5 ?4 o8 J% E: G; c& r/ E7 X/ N
3-1tensorflow安装3 C* a& p0 w, \/ }" ~& H) J
3-2tensorflow基本套路
, E, B( ^; A* P) {9 L8 i3-3tensorflow常用操作0 r. }5 A R" g/ Z: J" w* o; @
3-4tensorflow实现线性回归" {+ j6 f! A9 b8 E
3-5tensorflow实现手写字体
$ ~0 |, u* t% i5 L5 C% i3-6参数初始化0 u+ B, i P0 n
3-7迭代完成训练
- C6 Z$ R7 ~. _ K9 R* H+ ^3-8课后讨论1 f8 T- c) e& V. X9 H; P% K
4-1卷积体征提取
: d/ _# E/ H# W' G4 \4-2卷积计算流程+ Z( A. W; X+ Z4 L
4-3卷积层计算参数$ i3 V1 w0 J6 C$ b9 l2 `
4-4池化层操作6 X% c, u6 i8 ~. @$ w
4-5卷积网络整体架构
* F6 f" A0 x) J* e0 U- O4-6经典网络架构+ r' b* c$ m$ o: g" U
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--） V/ t) K9 ~4 ]+ N- ]. S/ y! n* H
5-2使用CNN训练mnist数- B# o7 }# y$ Y W
5-3卷积与池化操作
& }: k7 y5 a. A- l5-4定义卷积网络计算流程2 T3 ^2 T V) G$ V5 j# F; ?
5-5完成迭代训练* t! s& T5 g5 u- p$ z8 t# P3 p
5-6验证码识别概述: m+ K# r3 b# @5 T8 @5 [
5-7验证码识别流程
! P" w2 W0 \& Y; A# }1 }6-1自然语言处理与深度学
) v3 d G8 W) j2 G ^1 l6-2语言模型
4 T' [% e T" M, l8 D' Z/ X6-3神经网络模型
" y7 g8 _0 \: a4 c( D, O! @6-4CBOW模型
4 _6 u- ?+ t* h# S: E+ ]- A3 x6-5参数更新- w2 f0 r% [ ]7 ]
6-6负采样模型4 K! \( E4 O" w5 X% r
6-7案例：影评情感分类(数据" p& C, k3 y- f8 J3 K( \4 g
7-1基于词袋模型训练分类器
- Y9 Y! z4 T5 }" ]5 Y4 N1 K7-2准备word2vec输入数据
3 |/ r- Y; y; F$ w5 d$ f5 W7-3使用gensim构建word2
# O* o! b4 \) x8 c7-4tfidf原理
. @. C) c" R" F/ h7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
7 C U: D1 z0 g" ?- Z0 g9 b/ V. B7-6GAN网络结构定义
' o# @% y( s8 G% k7 o+ B/ ?1 a7-7 Gan迭代生成
- `5 Z4 G* C% ^1 d7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ e! t, K7 l6 l, `" g; ~# a- w9 o& `/ e7-9DCGAN网络细节
; d4 D& e- z+ M8-1 RNN网络架构! Q& T! e4 p! I" u0 c, j
8-2LSTM网络架构2 K, |0 f- T- e$ h/ h. h
8-3案例：使用LSTM进行情
) h7 j, R* f/ y3 a! k8-4情感数据集处理2 D8 J" M+ t5 j8 X
8-5基于word2vec的LSTM模型
- B/ S; o7 S9 I I( P- X8-6趣味网络串讲（数据代, r# N h4 l0 w) Q- Q; K% \: N5 d
8-7课后讨论版$ i8 c" r3 H( V) |5 p
P! p( d& J W a$ Y$ R! |2 ]4 B4 ?
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