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5 p4 y9 ^: S, D' f1 k* Z: C0 {〖课程介绍〗2 @# u6 C1 ]7 g& `1 @4 ?) {( 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
+ b+ ~. f: Z, `* s" m$ } Q
" Z, z, w6 H' o$ @& G〖课程目录〗& ~5 p! r+ d6 W
1-1课程概述与环境配置, Z2 k {9 c' I9 B
1-2深度学习与人工智能概述! \, q& w. E2 w- w) w7 \. r! f
1-3机器学习常规套路- h6 w" J. G& I( B R3 H: X
1-4K近邻与交叉验证5 w b4 Y2 K" Q8 F3 p) `
1-5得分函数
" K; K* B8 J& k' k1-6损失函数7 y* p4 I% o+ g$ ?# ?! z6 B
1-7softmax分类器" t# N: c S4 o2 h- o$ J
1-8课后讨论与答疑2 c! ?. F& h! O4 S r
2-1梯度下降原理-
! d: U' Z/ n9 @5 q+ C2 f, C2-2学习率的作用-+ X3 Z+ J' V$ c5 d& n& w
2-3反向传播-
1 h. }. C. r* ?2-4神经网络基础架构-
. V) e( t5 |; U g2-5神经网络实例演示-+ z8 L: Z; X3 `3 R' e
2-6正则化与激活函数
2 Z& U: P% Q3 v }8 p2-7drop-out
- t- @- @( D$ D6 h2-8课后讨论/ T/ q( d3 E, @; z; j
3-1tensorflow安装
6 T4 m3 ?6 j. r; u1 t/ e* R9 X/ A3-2tensorflow基本套路
* s! d% v8 r5 |! E$ d1 E7 ~3-3tensorflow常用操作6 h/ R) j! E2 Z- p! d% N
3-4tensorflow实现线性回归8 n& ~& z: T) J7 T1 p! Y
3-5tensorflow实现手写字体
1 O2 [8 T1 S+ W p6 Z3 o3-6参数初始化
8 {# ~' a) l( u3-7迭代完成训练
' C) q( i9 U9 q9 \. K7 K5 R3-8课后讨论
! Y9 Q0 t; F0 \3 s- @$ z2 _4-1卷积体征提取
) U l% f. p) E, k( @& p4-2卷积计算流程3 t/ t2 E+ p8 h% v" B
4-3卷积层计算参数
% d: M8 l1 ~0 A$ p6 M1 a4-4池化层操作, g' D1 p4 o. B/ g! r- i
4-5卷积网络整体架构
+ O E7 ?# a2 k4-6经典网络架构3 D+ w. |% K: ~, D' l* y) P" w
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( L: l) K P5 ~, I, U j0 L7 i% u
5-2使用CNN训练mnist数
8 a0 v. B; j+ Z5-3卷积与池化操作
) P2 S6 ?3 z! L) U, S$ j5-4定义卷积网络计算流程
" `3 v( d$ d. B* L B* ]0 d H6 P5-5完成迭代训练9 s" \/ {( ]4 k/ W
5-6验证码识别概述) B! V/ `6 w) q1 T ~
5-7验证码识别流程
+ `% L7 Q, V3 y6-1自然语言处理与深度学
, J- d1 E" m3 Z& ?- d+ B/ }/ [$ h6-2语言模型8 \, V6 w+ U9 k* Z7 o0 L1 Z' u
6-3神经网络模型
/ H$ S( I* m$ z6-4CBOW模型: m( @" `- |% g9 t+ Q$ D3 w
6-5参数更新: q/ H7 [1 [7 D: I& w) b
6-6负采样模型
3 Q# [. x) X, B6-7案例：影评情感分类(数据& N9 }: U4 S- w9 f6 Z' G C: Y; b u
7-1基于词袋模型训练分类器
, H/ Z* }' ~3 q2 U& U: m7-2准备word2vec输入数据
& T1 D, R4 |( \' C) v7-3使用gensim构建word2, P2 G" }' W. x/ [
7-4tfidf原理, I/ M5 i, N1 {5 ?& M! _
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
& T6 C3 Q& I, K; @9 a9 Q7-6GAN网络结构定义
+ t! z$ d2 ^6 _& R( V. ]4 C7-7 Gan迭代生成+ F. i' N3 ], V N; Y& k* ]
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）2 J( Z( S: N" `2 G; B0 d; d
7-9DCGAN网络细节9 x" K9 f/ U5 f6 V( k3 o( Q( w
8-1 RNN网络架构
! H9 {# L2 Y9 ?, B" I& s: ^8-2LSTM网络架构5 ^7 n5 K9 ]$ e1 O" [& g# M0 Z
8-3案例：使用LSTM进行情7 p5 | V- M7 J* k h
8-4情感数据集处理# n( Q- s) A6 Y
8-5基于word2vec的LSTM模型& x1 {+ h( u' [ ~
8-6趣味网络串讲（数据代( [4 ]6 @: P1 O. r6 E
8-7课后讨论版! T* N8 r8 m4 F) ]( s2 u" l
1 ^# ?- S6 J: \5 V6 p' i6 ~$ ~
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