. v: Y/ @4 A8 c4 I" i) ]% k M+ @6 r9 k* J5 W
〖课程介绍〗
5 R2 S7 {; S- @* F- 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2 q, \& I; ^+ k% p( o- X! g+ L6 D1 i
" y( h4 w$ X0 p4 P〖课程目录〗
4 l! q! A4 t9 s$ [5 R1-1课程概述与环境配置
; r0 C. r8 {$ I# z. {' J1-2深度学习与人工智能概述
4 [1 O) e5 u8 x7 o1-3机器学习常规套路
, W) Q' v+ A4 r0 l5 |1-4K近邻与交叉验证
6 N* P& d7 q! g& p9 k7 U/ D, B; G1-5得分函数4 U9 e4 F% E5 e
1-6损失函数. J y' j, x+ f" T& B/ \8 X8 L7 C
1-7softmax分类器/ J4 G5 i3 W' l& _
1-8课后讨论与答疑7 ~0 q, W% g C3 B. F1 H) Z1 X
2-1梯度下降原理-6 D! j6 |# C* [0 {
2-2学习率的作用-( [, o8 N% A8 \: U- ~! ~
2-3反向传播-: c! u: M& p1 F
2-4神经网络基础架构-
# P; y6 N/ z: W- a; E9 }, J2-5神经网络实例演示-* M: N4 z" M7 Z K3 G
2-6正则化与激活函数+ V! X+ D) v: Q* \
2-7drop-out" p9 M1 z2 t3 k8 [! e9 B) b
2-8课后讨论
7 B" o% z9 F; P! Y: h/ H) U3-1tensorflow安装
7 @6 v) f8 g7 o* \8 M+ m3-2tensorflow基本套路
0 w! Q* z7 a: J4 }" A7 L% P. _3-3tensorflow常用操作
! t) g( t- T, m. J: j" t$ Y# k' f) @3-4tensorflow实现线性回归9 _ t! [4 }1 A. Y
3-5tensorflow实现手写字体, |+ T4 l7 ]" f3 e2 V& x4 z
3-6参数初始化* j; t1 w! M3 }% k$ D* u
3-7迭代完成训练% }0 m: D7 V+ S5 a0 Y4 ~
3-8课后讨论
- p7 V# e G! S- e4-1卷积体征提取3 I" D% S8 c$ A5 R; x
4-2卷积计算流程9 j% r `7 C+ m5 Y+ y( _# W
4-3卷积层计算参数
2 E& X I- Y4 G3 W4-4池化层操作
. L' O3 u% [- W) d. t4-5卷积网络整体架构/ C) O% f# b( N% i" E
4-6经典网络架构: ~$ @% r4 \7 V& V, [
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）6 w8 {4 E, P! G5 G
5-2使用CNN训练mnist数% C& C e# t& `& [1 U! R
5-3卷积与池化操作7 }5 @1 O& ^+ Z$ a* C
5-4定义卷积网络计算流程
& S3 L* [! g2 |; j. E5-5完成迭代训练
& Z5 y J \! G) E3 M6 }4 g5-6验证码识别概述6 f* [) r1 X! B* \4 Y3 ]
5-7验证码识别流程" o* r8 u' g. o+ t( S1 ^. k
6-1自然语言处理与深度学
! {4 p% e+ V6 Y% d3 K4 x3 E) O" a5 W6-2语言模型
) A B2 ?& q b( Z3 t$ u& Q: @6-3神经网络模型
3 }# D" k0 ]6 Q6-4CBOW模型
% Y/ S- Y$ c D0 G4 F6-5参数更新6 r5 v: F' t. X) r' O
6-6负采样模型
6 H, X3 s a1 l9 K) i7 Y7 X6-7案例：影评情感分类(数据
8 {/ q- u# `6 z O' N& ]; d4 }; N7-1基于词袋模型训练分类器
/ Y$ G8 H# O, m0 i) f7 q7-2准备word2vec输入数据
. f& m) w2 r. z7-3使用gensim构建word2
; l3 N8 a2 N2 e) A F/ d7-4tfidf原理$ _( ~( z& M. d
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
! q" K3 U' v. r6 V' e- R7-6GAN网络结构定义% x( h8 w6 K0 m: z% J' X5 h p
7-7 Gan迭代生成
* ?3 i- o5 u6 U6 P; e7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( _ h% v, t1 T$ D$ Q, r0 a/ y
7-9DCGAN网络细节
" b& z! S m$ i+ x8-1 RNN网络架构1 e" r' d1 `& |# t
8-2LSTM网络架构1 I+ X! K: z L8 {" _8 z2 d
8-3案例：使用LSTM进行情6 {; ?( a% b x( G( g9 \
8-4情感数据集处理' C) P+ a7 J4 _/ m; q
8-5基于word2vec的LSTM模型
: E- n3 ]( q; U/ M" W8-6趣味网络串讲（数据代
/ I- q" o8 N$ S) y8 ^1 }8-7课后讨论版5 ~( W$ e3 T1 x7 d1 n/ \
3 O4 Y! L4 ~; G! S- N# F5 t+ n4 r ?6 V5 n0 s. L
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