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; ?6 D8 ?3 {4 Z# t〖课程介绍〗0 ~& n/ l: {3 o
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 K+ m% ^0 M- J) Z- V* S; k) h
* C4 f* o! k# g6 }* s, E〖课程目录〗
5 R: H2 b3 B% j6 V; D. H* S/ C1 W1-1课程概述与环境配置6 j% W" ]% A: Y4 z; K
1-2深度学习与人工智能概述
* s3 H+ P+ R- m+ J( V: O1-3机器学习常规套路
3 U' @8 h" G' Q6 a8 T1-4K近邻与交叉验证
; l6 J- A, ^! v7 T' |' N! t. {1-5得分函数/ X4 P/ H( _8 c: |
1-6损失函数
6 \; I; ^ r, a. K9 G1-7softmax分类器% K+ L8 A- K; N; L6 t
1-8课后讨论与答疑
! f5 b' T0 C* \9 q: i/ @2-1梯度下降原理-) x0 e* C# `+ j9 ~
2-2学习率的作用-
$ C: [1 [1 @) n H/ y' _2-3反向传播-" q! h! @. U! k# `- {9 H% c
2-4神经网络基础架构-
. D/ R) Z: M8 I$ `2-5神经网络实例演示-2 E& d/ K( _- R. i2 q
2-6正则化与激活函数9 F' j! n; I/ N- W; @. T
2-7drop-out
2 B# ~( O( y; o/ ^2-8课后讨论/ W) s3 R% O& p' f6 N3 r+ ?
3-1tensorflow安装1 {9 L4 X6 N0 h4 m
3-2tensorflow基本套路% Z/ V/ d H; ?
3-3tensorflow常用操作
1 z( j5 s. m0 G7 c+ ~3-4tensorflow实现线性回归) W5 X; |: a+ `6 s- o, m
3-5tensorflow实现手写字体
+ U# O @7 t0 C' s0 N1 e- I! _3-6参数初始化
3 K# E% a# }+ I8 r* p0 C) H G3-7迭代完成训练& q0 M4 U5 S' M, ^, W9 B E
3-8课后讨论6 g3 ~8 f5 b( M) J @! m
4-1卷积体征提取
v$ H0 Z/ f3 y/ ?1 p4-2卷积计算流程7 b2 m3 c3 X0 m: _$ y Q
4-3卷积层计算参数
- f/ u! B6 j" `$ S- e4-4池化层操作
+ I5 G3 z7 g% J7 d( R- r4-5卷积网络整体架构
0 W6 N+ g" i* x$ E, f. o4-6经典网络架构
0 g1 j7 _5 {& t5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）5 U8 T& q" @# I- c6 o2 w
5-2使用CNN训练mnist数0 I$ O2 w* G4 c. r# D0 i0 u
5-3卷积与池化操作
! \8 e% R H: n) u6 H3 \& z1 O% E5-4定义卷积网络计算流程4 J4 G6 D! Y) ^! H' R0 g0 o
5-5完成迭代训练
- T/ c. ]$ g, p/ ~1 a+ ~5-6验证码识别概述
2 x4 Q1 I! f/ h% I. N: I5-7验证码识别流程4 n9 q U( A$ S+ T. q, V
6-1自然语言处理与深度学5 ]+ J2 M' D6 a6 Z% Y
6-2语言模型& Z- P# M; s) ^# G; N. |* ]
6-3神经网络模型% h2 G3 w, ]; d' l8 O5 _
6-4CBOW模型" h2 s% E: t& N5 d
6-5参数更新1 R% b4 V6 J* [5 @+ K$ ^
6-6负采样模型
# i1 F" I2 z/ B" t4 _% I$ p6-7案例：影评情感分类(数据/ e. v2 A& [9 U. z9 T
7-1基于词袋模型训练分类器
) R- V9 }7 G/ Q' }" W" @+ K4 r, r* m7-2准备word2vec输入数据
! b+ \& V( T2 d0 }0 l7-3使用gensim构建word2$ A* g9 |& N5 P5 X
7-4tfidf原理
5 ?8 w2 e- g3 f2 A0 O4 h. o7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* t) k$ }6 r, X& P; k& G: V7-6GAN网络结构定义
2 N- `( G5 b6 e( k$ z/ ~7-7 Gan迭代生成3 l; r+ N6 G v+ u- v7 Q6 i1 ?
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ p/ O' T7 M1 P _7-9DCGAN网络细节
9 i( @6 A3 Y" K) s8-1 RNN网络架构
+ ~8 V$ `$ H0 q- p H8-2LSTM网络架构 f* E9 C1 |* @& v" V$ [2 Z
8-3案例：使用LSTM进行情
: ? D9 t2 t# L/ v' V8-4情感数据集处理
, q; P6 r* o8 I6 I3 u7 i( L8-5基于word2vec的LSTM模型
1 m$ g" y) j6 G; g% a4 B7 T) `8-6趣味网络串讲（数据代
$ p% _5 S! A5 r8-7课后讨论版( u4 p& F- ]1 v' W" p0 l
+ M1 u e9 {3 j+ \+ w5 K8 y& u9 b5 R
7 U3 S$ v3 f4 h- |, K- R( `
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