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3 m1 X9 O( U0 R
〖课程介绍〗
7 O0 f" @( r" m9 c' ]% 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
# s/ {9 U* l& x- T7 @( Y$ W9 ?& E( B0 E/ k8 U5 W- t5 c
〖课程目录〗' Q F6 U8 ?$ a. ~* ~' ~
1-1课程概述与环境配置2 U/ x* ~8 Z7 r
1-2深度学习与人工智能概述
2 z+ z/ a' v. H/ [3 j$ ~1-3机器学习常规套路/ [* l/ A5 e9 k4 e$ D
1-4K近邻与交叉验证1 c' S4 w8 f! ]- E# W" \2 o
1-5得分函数
, S9 S" f2 C6 b1-6损失函数
, G( s) Y2 I$ I y3 E$ F7 N! e1-7softmax分类器
3 _9 W" w6 ^2 O( K! X3 W/ U1-8课后讨论与答疑
8 r% Y* \- T; h" N2-1梯度下降原理-/ ]. x! I1 n: \ E4 ?
2-2学习率的作用-% k0 u6 N- @" b
2-3反向传播-
2 K( K5 S8 _2 N. J2-4神经网络基础架构-
0 f* Z& J- K1 ~' h2 |2-5神经网络实例演示-) u2 H1 }. J# Z4 X5 I2 ^
2-6正则化与激活函数
+ Z+ ~, q: s* Z& P8 t- l' P2-7drop-out
2 {8 U j M1 t2-8课后讨论- @* T; v" b: r2 @- l! n h
3-1tensorflow安装
; C9 p% b k9 U) K5 |/ [# M9 A3-2tensorflow基本套路5 x1 g) O; l7 B0 f
3-3tensorflow常用操作
+ w( k& z4 Y, e$ [3-4tensorflow实现线性回归
4 o( d- v ~: {* e ^3-5tensorflow实现手写字体5 i0 V# r6 w- d' @/ U- P% t
3-6参数初始化
! r. x. U6 c7 G# ^" m! k+ z* Y3-7迭代完成训练
; j2 L, M7 ?/ A2 P- d+ O! x& Z3-8课后讨论0 F9 J" O7 h) W% Q2 A8 [% A& n; {
4-1卷积体征提取* ?1 u5 L. N8 T$ y4 p
4-2卷积计算流程: `$ G5 j3 }5 X, U+ {* F' `/ a+ ~
4-3卷积层计算参数
6 x V) d* D8 l, D4-4池化层操作
% e, ?; C8 b) \! G. E4-5卷积网络整体架构
" _9 S/ a5 S5 e; z9 B0 |5 \; D5 o4-6经典网络架构3 ?5 O' W2 t, @2 f6 P
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" w: [& H8 c# r# J
5-2使用CNN训练mnist数
' b4 F4 s3 f0 a# Q* L& ^5-3卷积与池化操作
9 e* j2 J ?' d3 L. }! A7 b5-4定义卷积网络计算流程* Z+ F0 c+ e6 G, I1 |3 S. S
5-5完成迭代训练
B& X4 A9 t3 q- @3 o5-6验证码识别概述' J8 v6 N- I& V/ d+ Q# c0 o
5-7验证码识别流程+ B" R2 Z1 V# f/ Q; N; E8 r
6-1自然语言处理与深度学: P+ R( j! ?% P1 Y. I4 D' |
6-2语言模型
: C* f. [ K8 @8 z% h1 m6-3神经网络模型
6 k/ B$ |* k# N# o& O) l- f9 r" Q6-4CBOW模型; Q; j4 N7 ^6 w" S" H5 M
6-5参数更新
' m' e2 q# a) X5 ?6-6负采样模型0 J) j* k5 G9 s! X( Y u v% S
6-7案例：影评情感分类(数据
5 z' f0 G6 I" I* g# z7-1基于词袋模型训练分类器
g( b0 t' I5 n' C/ f7-2准备word2vec输入数据
1 Z2 b( q f3 W1 s7-3使用gensim构建word26 b4 y+ o6 p- B5 Z" C5 _& x) n8 M
7-4tfidf原理2 G$ i D3 j2 R4 Z
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
0 C1 I D( H* [! C, D$ g7-6GAN网络结构定义
a0 x9 e" I; J( O7-7 Gan迭代生成# e0 S& h4 U& G& C% I& f
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）& W( [' N4 E# A6 \* A
7-9DCGAN网络细节
' ], h$ R( f; w% ?8-1 RNN网络架构
* a( q9 H1 X; a- W8-2LSTM网络架构+ f7 E9 F5 t6 S6 I% u0 c
8-3案例：使用LSTM进行情
1 v" a `" c$ \" ]& ^" x& T$ I8-4情感数据集处理) ?' w q2 C2 A
8-5基于word2vec的LSTM模型' a& z7 c7 p0 f" o# i0 a- z* W# R
8-6趣味网络串讲（数据代
, [- Q% ^+ q* t" {" D8-7课后讨论版
8 W/ L4 y8 `) v3 r @0 z) u+ W; d6 x" F: k; g, [
/ L. c/ X) }; }) A
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