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〖课程介绍〗8 R5 K8 r9 r9 k3 P2 _) n4 [
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
9 a$ S% I. \; A. \# \2 r* w3 o( p1 ` _& t7 p, F# t. s
〖课程目录〗
% c: z1 o- i# c u( j1-1课程概述与环境配置
2 }5 W) k9 u' L1-2深度学习与人工智能概述
# M! d' ~$ U5 g. l1-3机器学习常规套路& q2 v. m- O0 N4 U& I4 Z1 C: |
1-4K近邻与交叉验证
8 e9 g$ [% U7 [0 k; W% W W9 f G* E1-5得分函数1 V' M/ j8 n6 d0 e# [
1-6损失函数
/ y. c" q, B4 Y! b1-7softmax分类器6 t( Y9 s7 u8 ^: m1 h7 b
1-8课后讨论与答疑4 J0 X1 F5 A$ U3 l8 P! t
2-1梯度下降原理-: B; z) I% j- ~, n5 b3 m4 @
2-2学习率的作用-) ^9 H" t4 i- D$ M4 R+ _6 Q5 F5 w
2-3反向传播-8 h- |/ g. G+ ?6 t6 L
2-4神经网络基础架构-
[ i8 B( v/ Q' Z7 z+ L& ?2-5神经网络实例演示-) E# N& n: a) I
2-6正则化与激活函数
7 b& E1 B3 T& a* P z- L/ k2-7drop-out
, ?7 _& B: N" Q# \1 q. s2-8课后讨论( \' ]4 l$ j1 P u
3-1tensorflow安装
. F! l S3 Z. r$ \- t& a3-2tensorflow基本套路 d6 `# d% W9 | G- C( G
3-3tensorflow常用操作
. h( r7 j$ ?3 ^3-4tensorflow实现线性回归
$ a6 B6 |' e; @+ Q9 `. u" Q3-5tensorflow实现手写字体/ R- C4 d# g8 t/ v$ y2 b
3-6参数初始化6 d$ B# U1 C; w7 b
3-7迭代完成训练" C4 ]; Q% w- K. i; ^/ `
3-8课后讨论
: M* @! G) S4 ?4-1卷积体征提取
6 E. y" H4 I/ x/ Q4-2卷积计算流程
3 ~: R' C- p2 m4-3卷积层计算参数 l3 R5 b" I" A3 }8 @# x9 i
4-4池化层操作
: j6 j+ c" m r" k/ L9 }4 |4-5卷积网络整体架构# @5 _5 `. P* e' o% t9 T. A
4-6经典网络架构0 s9 x8 o; T2 N0 b
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）' |: h" {% `8 m2 V0 O
5-2使用CNN训练mnist数
4 f% k$ S3 X% l8 r/ v u/ G5-3卷积与池化操作
7 y4 k \! i, R* ]! x5-4定义卷积网络计算流程
4 l9 ]( A- A t* v g! o8 C5-5完成迭代训练1 P! M) j* {$ Z5 k
5-6验证码识别概述, N- a/ E( \' |8 D' M `
5-7验证码识别流程3 j- X. j- H* T/ H) d% l& o9 r
6-1自然语言处理与深度学+ w# |9 i6 T5 R/ k6 T6 `
6-2语言模型
! F# G& \$ V3 D) n8 n6-3神经网络模型
3 |" w+ T8 W% Y- A# _( O6-4CBOW模型# }* V# [1 l6 @2 w& z8 p- Q+ ?9 d
6-5参数更新- I0 z ?$ ^! y% q# r* q
6-6负采样模型
! }( x: T6 _* v8 p- P+ D- B/ `6-7案例：影评情感分类(数据0 Z- E$ E q* t. J+ W1 i
7-1基于词袋模型训练分类器$ k! k) c8 X0 G" l; g/ X+ I, n
7-2准备word2vec输入数据
3 Y! Z4 ~5 H# N7-3使用gensim构建word2
, n1 X$ H* r y( P% r( Y7-4tfidf原理
+ K! O1 |/ ^6 t$ |* O7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
4 M+ e8 |8 w" C6 `" V! W1 @5 ^8 x7-6GAN网络结构定义, o7 ]7 L' g2 w) [
7-7 Gan迭代生成
( k; f1 d! s3 r. ?- c! b4 \7 A% U7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）) Y2 Z+ k: G M- O9 R9 G! R7 g
7-9DCGAN网络细节
1 w5 [ F: j3 S8-1 RNN网络架构
% e9 e9 T' _$ {7 a( B8-2LSTM网络架构
( I7 @! G- E% d4 U+ E7 Y$ X8-3案例：使用LSTM进行情
6 m! ^) j K4 @# |# t8-4情感数据集处理0 X* x. C. v0 `( R: W
8-5基于word2vec的LSTM模型
0 x1 Y4 R; a8 U8-6趣味网络串讲（数据代
: [2 @; ^* q9 w8-7课后讨论版' _$ ]5 R) H) _: ~8 X4 U
. w* l. q* A2 l9 ]" k. F: @& o0 T' a* H1 G2 p8 Q8 x) d
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