0 a% l2 S$ L3 b, H, O. y
0 d9 V6 A+ T- d% a1 S〖课程介绍〗
" z; k \! N1 F: Z+ C4 { q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% t0 q( B5 \6 ^! H0 Z1 j
$ T& W; F7 m. X- w( b3 c n〖课程目录〗: T$ ^: B1 M* r( n& i
1-1课程概述与环境配置
$ V! N# Q) A, T9 I1-2深度学习与人工智能概述$ w' B) N4 J2 e' e) a: Y
1-3机器学习常规套路
" i; j* U( ^/ ^, I1-4K近邻与交叉验证+ N& L0 L2 n9 B" I' A T
1-5得分函数+ Y0 }. D7 `) _) Q j( c. h
1-6损失函数
& ] F7 Z4 F3 \1-7softmax分类器6 S# ? e/ G! ?: [! p9 T0 ~- n
1-8课后讨论与答疑* Q- t( O* j6 @8 n
2-1梯度下降原理-, Q! P+ f; |) z1 ^% t: Y6 H
2-2学习率的作用-
H9 M, e0 `# G) `5 \: H0 u2-3反向传播-
$ B7 z$ q, ^5 k" @6 u- n7 w+ q2-4神经网络基础架构- u% q$ h2 W7 c( C! Q# @: x8 C5 I O
2-5神经网络实例演示-, X3 }7 F* }* A0 H$ o, B
2-6正则化与激活函数
: v8 N" {: R3 b) A0 U6 }" N2-7drop-out
& D8 B c6 g0 H& x# R2-8课后讨论
1 @2 r! c W1 u; d3-1tensorflow安装# N- O* U* q/ T; S
3-2tensorflow基本套路
3 K+ M8 n+ h% A* q& X3 @3-3tensorflow常用操作5 W3 t$ h0 V$ k1 ~% q" y% [$ y
3-4tensorflow实现线性回归
# q& I; L! F6 H- `8 V3-5tensorflow实现手写字体) B$ l8 M) L( w1 x$ @7 ^5 W$ Y
3-6参数初始化
$ k- C6 g. U; ?, `6 V, ?3 {, Y, E3-7迭代完成训练! @% J+ G" {! m' I. g. ?1 }
3-8课后讨论# w* e. l3 }' c$ C! t
4-1卷积体征提取
" U/ j( J$ J# }5 N4-2卷积计算流程
4 L3 B. S/ ^* `+ f4-3卷积层计算参数. D2 J; \4 q" M* E0 v% _
4-4池化层操作, p9 s. s2 n% C: w- @! s, v4 L, S
4-5卷积网络整体架构
* i B6 _, | ~3 H5 [- L- @4-6经典网络架构/ a! N8 v0 Z, _9 r+ D: {
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
; Y, `' w5 w- e5-2使用CNN训练mnist数; }9 ?2 R1 a" G% e; a- z0 z
5-3卷积与池化操作" h6 S% g8 I, L% T5 Q% w6 p6 p
5-4定义卷积网络计算流程7 | @6 z0 p1 F
5-5完成迭代训练0 f) ]+ S9 A* l- c% |; d
5-6验证码识别概述
$ S( B4 L/ c/ u5-7验证码识别流程
/ M) w' n5 v; a4 W1 G, o! f9 f- d6-1自然语言处理与深度学6 B' ~; f: I6 l" a
6-2语言模型$ m# V$ P7 g9 E& B/ ?4 p
6-3神经网络模型
% R& e. h& J+ @6 p6-4CBOW模型2 _, F2 q1 [$ \+ ~6 W9 q' u( C! ?
6-5参数更新
# N2 V$ d3 F7 x9 P; c6-6负采样模型# l- h& g/ W7 N/ h0 {! t
6-7案例：影评情感分类(数据
4 H6 ]( a) _+ f- f7-1基于词袋模型训练分类器
' O l# F3 U, X/ ?! {7-2准备word2vec输入数据
* I# y) Y$ y/ Y7-3使用gensim构建word2
" Y4 N) ?4 `1 M h7 [7-4tfidf原理4 ?. B- r7 _% A# Z4 z/ u: v
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& @4 A) K; Q4 o
7-6GAN网络结构定义
5 Q- W! q; b, ]- D7-7 Gan迭代生成
! R0 \( |% p3 P- c) N7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" w( d9 b# z) C, ^1 j" f
7-9DCGAN网络细节7 V4 `2 l% G1 [% {, `! _/ `
8-1 RNN网络架构4 \6 u5 k7 M7 p
8-2LSTM网络架构
* N( `( M7 J/ i8 m" ]1 b4 N8-3案例：使用LSTM进行情 L" }9 c6 X% [/ ?
8-4情感数据集处理" X1 s" q) @" k/ ~9 u( E. K! n
8-5基于word2vec的LSTM模型9 |' T& J+ U) n5 Z! [8 h
8-6趣味网络串讲（数据代
. {6 L( q7 S1 c2 P* Q& R* Z8-7课后讨论版
% b# [9 M) d w& ~. J
" S- A. L' x* Q) H& A3 n/ Q. D7 f5 z: _; k5 P) r7 D# Q8 C
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