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〖课程介绍〗( V3 U( X% Z/ A& w4 `
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
, }5 F, g; C) Z
6 {, Y: u- N& L( N1 I〖课程目录〗
+ ]. t0 t: C) n# l1-1课程概述与环境配置
5 O* L4 \- z: N, B3 x1 C* e' W1-2深度学习与人工智能概述9 r0 x5 Q3 w/ ]3 B& E U
1-3机器学习常规套路
$ t! K/ |7 @1 J1-4K近邻与交叉验证
. k- s" C3 ~9 F- W- }6 K1-5得分函数# G; W% W/ x6 \1 C0 z: N4 q
1-6损失函数" D2 D3 S: S" g! W. m
1-7softmax分类器
9 o, S! ]% o4 G8 H- [& x1-8课后讨论与答疑4 j7 v0 G/ F; A# j
2-1梯度下降原理-/ R2 ]$ {# r9 O7 P: E' N/ A
2-2学习率的作用-
: X# k; d0 i2 |* P7 ~( n3 _6 |2-3反向传播-) C* w' V+ ^8 d# v. M# t
2-4神经网络基础架构-
' ]- X0 w& D, n8 f# F2-5神经网络实例演示-
8 n0 o8 @! R6 E# s+ i2-6正则化与激活函数
% T4 C8 k( \; @9 C0 j1 {2-7drop-out0 o! m+ z* t- g* x" j, V
2-8课后讨论. x1 F* W5 [7 ?5 d! [8 [
3-1tensorflow安装! R2 J4 m. y+ g$ }1 O* I; D
3-2tensorflow基本套路
6 w4 e& D% }. c9 H' z4 l* j) a3-3tensorflow常用操作! s6 |4 ^# [# y- J
3-4tensorflow实现线性回归
/ j E6 W: }9 j3 n% b: h6 j3-5tensorflow实现手写字体- I& _. n' T9 X0 H; P# d
3-6参数初始化
- S. T7 u* i0 {. [5 d3-7迭代完成训练
. \' ^1 z+ w( b* ]: a3-8课后讨论
& A& I0 l& x9 |/ _9 D' g4-1卷积体征提取/ r& X( {% F) ~* u
4-2卷积计算流程/ F+ v1 r; k; f% d6 `8 u, j
4-3卷积层计算参数- j% H) R1 L6 c# U3 j- C
4-4池化层操作0 p+ b/ o& m' p. b7 ?
4-5卷积网络整体架构
0 Z# _& E. e( }7 @' o- F; k$ s4-6经典网络架构
/ n( [) m0 r" W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）0 ~& g0 i! ^7 F* j
5-2使用CNN训练mnist数( }3 }3 y9 N3 E V
5-3卷积与池化操作3 D' ]; w" _% z9 l/ x* y
5-4定义卷积网络计算流程
) A2 R0 M# E8 G7 o- [5-5完成迭代训练2 z: C0 X0 }& K) e# b
5-6验证码识别概述
& H. r! P- p# X5-7验证码识别流程: T, z' J- o9 X+ U5 i1 q& t- y' _
6-1自然语言处理与深度学
# k. L) x$ K. L" X8 \4 P. f6-2语言模型
3 c9 \- U, R6 D6-3神经网络模型% k$ a k+ Q8 ]+ h$ Z P0 r( C
6-4CBOW模型9 j& B" J0 K# I/ U+ @( v
6-5参数更新
3 U% j8 p' b4 K8 v, H6-6负采样模型" U1 Z5 V3 g: H' \3 i$ \0 D j7 Y
6-7案例：影评情感分类(数据 Q8 ~; F3 U$ n# |- R, X
7-1基于词袋模型训练分类器
3 S4 ~5 _4 V z7-2准备word2vec输入数据
) O+ b2 _4 Q# j- f* N* N7-3使用gensim构建word2
9 Y; K7 K1 A/ u7-4tfidf原理
, m" C: h4 p, F* f0 ?7 V1 k' T' R7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- J1 U+ e9 e$ n' @+ ?8 {
7-6GAN网络结构定义6 z# j7 Z3 B' Z" E( \/ S
7-7 Gan迭代生成; B0 B2 j1 H! v
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---） T- X. o- \5 z$ X
7-9DCGAN网络细节9 i. L8 Y* v, {0 ]0 d; F
8-1 RNN网络架构 X+ u9 R3 ?# V, c# a. m3 T9 G( t
8-2LSTM网络架构
) C! Q2 h5 ?* G, y1 u5 {0 T) E' u0 j8-3案例：使用LSTM进行情% I9 H: }& [4 s( ?9 K6 Z( H$ x
8-4情感数据集处理
& Y( R0 K& O* m! e! y( B8-5基于word2vec的LSTM模型
3 J, k# r, ^5 f/ R8-6趣味网络串讲（数据代
6 x k; r' D" Y+ l8 R8-7课后讨论版2 `7 F6 ?! l3 D7 D( b6 u
2 A* ^. N! g$ R* w) M0 w8 v O
7 R( {2 _* Y5 ~5 C; m
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