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; }$ r% u: y4 i5 Y) j. D2 i〖课程介绍〗0 e& i2 r. q6 F v3 y; C
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
% `, V6 N, u7 J, ~2 c! ]& p* P v
〖课程目录〗6 `, p3 A- j0 M
1-1课程概述与环境配置. A% L: i K) v1 ~
1-2深度学习与人工智能概述
3 F3 {* F) X* Z4 E1-3机器学习常规套路" y* E3 ^3 b% m4 `
1-4K近邻与交叉验证
$ X; |: k4 c v8 a1-5得分函数
' C8 k# W7 K, V1 |% _1-6损失函数, Q5 C# {0 J: a. C: X. e
1-7softmax分类器. v2 u$ n6 S F
1-8课后讨论与答疑9 j1 Q) }/ n+ E9 n
2-1梯度下降原理-
/ c2 B4 m. \" {2-2学习率的作用-
0 z# D' [1 b* w( c0 b; z6 i( x9 M2-3反向传播-, ?3 s* I6 E/ ~$ [7 \
2-4神经网络基础架构-- V9 c m) S7 p8 X* v
2-5神经网络实例演示-# k d, v% p! F8 J
2-6正则化与激活函数
# n' F/ h. f1 f7 U, D2-7drop-out
, o8 s: I* Q. ?% b8 M2-8课后讨论
. p+ c+ u' f" [7 y$ _2 V" s3-1tensorflow安装
' K4 D6 I) t! P- R3-2tensorflow基本套路+ _8 F6 k0 }3 z' r& R
3-3tensorflow常用操作
- A9 ?# m" H2 C# ]/ i. h, g3-4tensorflow实现线性回归- c& h, L7 z3 U4 C$ _. N3 T
3-5tensorflow实现手写字体! R# o" Q1 f0 V5 V q- z
3-6参数初始化
8 ?, U, O8 x( @8 ~7 h3-7迭代完成训练0 K4 F) U' z4 T9 h/ T% [0 F, b
3-8课后讨论
. [5 ^; T2 R1 U# l8 w' }4-1卷积体征提取/ @: a: @; p: n) p
4-2卷积计算流程
9 E3 @3 L/ \" r" o' L K4-3卷积层计算参数
; |) ?( ~" F0 [1 d4-4池化层操作
+ ]' _! M5 U; r& N& m6 A9 ?4-5卷积网络整体架构
2 v: e' R. g# \4 l, g6 G. Z6 b4-6经典网络架构* H6 f5 n |* S3 @: q) K
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
P3 s. p+ A7 K5-2使用CNN训练mnist数
7 m9 g6 q% a& ?) t1 T" n5-3卷积与池化操作
: p7 o! |/ D8 }1 f) b3 Q# I/ B5-4定义卷积网络计算流程
1 K p, [' a$ e, `' P5-5完成迭代训练. Z7 E+ }! W& [, r/ |/ U, ]( |" e
5-6验证码识别概述
E. l8 U) ^8 z( |) p' W5-7验证码识别流程0 j# _6 P" Z) }
6-1自然语言处理与深度学
6 F2 W! q9 `$ t6 q! [6 {6-2语言模型
& m5 m! j$ e& O+ k I2 Y0 p6-3神经网络模型
' b/ m+ Q3 m) ]' x5 q- v- H4 a6-4CBOW模型) T9 _% [& d7 R a4 ^% a- X" |
6-5参数更新2 h5 f- Z* v" L7 [4 T
6-6负采样模型
3 j; g) ~+ B- w1 n6-7案例：影评情感分类(数据
& w: _ o+ r* _0 z. m- k. Y7-1基于词袋模型训练分类器
4 D- U4 x) W: b1 d7 V2 [. ~9 T7-2准备word2vec输入数据
" Q# U" Z1 Y& g0 U+ ~, X6 d7-3使用gensim构建word20 y" [* Q' D& F; i" T+ `
7-4tfidf原理/ L. d b" Y' f; ~9 F/ c0 i
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)5 |9 z- |2 z m" n* E z6 `
7-6GAN网络结构定义
) S& E8 m2 m R# \: B; N7-7 Gan迭代生成# {% T1 ?; H8 Z* q; e0 o$ m9 a! }
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
y0 ?. F# t% x, n2 z% W% T7-9DCGAN网络细节$ R0 ?7 U! P6 n) P: \; I' Y
8-1 RNN网络架构
3 i, w3 a) b+ c- l* q8-2LSTM网络架构
0 p1 s9 P9 |# ^8 K U `8-3案例：使用LSTM进行情/ W( R$ z: Q6 ^
8-4情感数据集处理
4 S: w" i) O5 k8 D; \8-5基于word2vec的LSTM模型! p3 H% d9 L! {3 F
8-6趣味网络串讲（数据代7 b4 k& e7 H( o7 B3 M/ c+ |5 j; d
8-7课后讨论版
) }0 q6 V, r) }/ ^# V) [5 p+ P% j/ l# V1 j0 Z( b6 ?" `' t, ]
: T" E" z/ X/ q ^. |
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