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& m R* W" R& q* R. l〖课程介绍〗; \! v& S' q$ W, I4 z! {6 p) F/ [
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
/ H3 w) _5 |# x% j+ I/ a1 G: ?+ r9 t1 p: [. \
〖课程目录〗
! |7 o+ b! X3 [; T1-1课程概述与环境配置
; X6 b8 n, D. L* O- l: S8 V' n1-2深度学习与人工智能概述
4 Z2 z/ K/ G, Q X4 B1-3机器学习常规套路6 c& y3 L8 }% j" n
1-4K近邻与交叉验证
" ^ \( W& |( P! j; [" x1-5得分函数
}4 \: \8 S% C1 d1-6损失函数
! k! Q$ C. V b- p1-7softmax分类器
2 C; c" s+ {) f' H1-8课后讨论与答疑$ a+ I. G& o0 k {. u$ n4 ~
2-1梯度下降原理-
7 _1 B9 u2 _0 t& n1 E4 _* H" g' |2-2学习率的作用-
" `* M# I7 l5 v2 v2-3反向传播-4 g% D4 f4 o- F6 r( {; d( p7 P
2-4神经网络基础架构-5 [& ~0 V* u9 a) R: ?7 e# c; E# o
2-5神经网络实例演示-9 y. T6 d/ \ g! b
2-6正则化与激活函数
p) Y7 W. h5 o2 K- y2-7drop-out
6 v; j8 r O6 ~: [5 n2-8课后讨论+ h2 m7 N) M) |6 X! D
3-1tensorflow安装3 y- C4 e6 @: O
3-2tensorflow基本套路
6 s* i) o- Y& ~* l0 k( w3-3tensorflow常用操作
$ ?, P$ C( k. u, M0 N% ~0 _3-4tensorflow实现线性回归# f! r/ |. L* A% I
3-5tensorflow实现手写字体
4 \, E9 J# {, t: n3 l3-6参数初始化) W, g2 b% ? G3 O9 Q. y% J) k
3-7迭代完成训练
9 F0 p4 Y p; I" K/ b) \3 D# h3-8课后讨论
/ N( p; ^% n- I4-1卷积体征提取* C/ _( _4 j6 V, J; g3 ?; D
4-2卷积计算流程6 ^7 m; u4 C9 o5 L1 y! n* J; ]& _6 S
4-3卷积层计算参数+ N" z$ g" [7 k
4-4池化层操作
# Y, t! s; X0 Z2 W- H* l& Q4-5卷积网络整体架构
: Q# x+ a2 O0 u+ _: Q* r( w4 u4-6经典网络架构/ s) F" z+ B6 q' r
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
$ }. P( V1 q. P& n# ^- T3 Y5 ]5-2使用CNN训练mnist数4 U: ^( T& |$ Y+ q f$ |1 y9 j
5-3卷积与池化操作
, F8 ~7 |8 @) M5-4定义卷积网络计算流程
9 C9 N4 v1 t- k2 e- c5 l! {5-5完成迭代训练
/ q# E# b3 z# a5-6验证码识别概述
# ~7 c. l" O& ]" m" {; D5-7验证码识别流程+ Q* a" U6 w$ y9 z$ S1 I
6-1自然语言处理与深度学
! { r5 N7 M/ l: H6-2语言模型
6 |: k! A% K8 `- c" i6-3神经网络模型
6 Q" T( Y. V- B5 t6-4CBOW模型
: m. O# S/ \' q" C" V- G! S6-5参数更新# h4 t* ^8 H2 d5 O; w* X, E
6-6负采样模型) v; l% G& g$ `. _4 w4 W8 |3 V9 h
6-7案例：影评情感分类(数据( }* m l& L3 D! Q+ Z @7 D
7-1基于词袋模型训练分类器7 m7 h- s2 G9 E4 m3 ]! z( }6 S5 z
7-2准备word2vec输入数据, G+ P9 O9 h8 I- o' y1 c
7-3使用gensim构建word2
; J6 J ?6 i$ r. Q" X! K+ ]; k7-4tfidf原理
, e \$ A& M2 y6 L. L# b3 g- ~* ?7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)3 Y3 @& @% P/ Y5 u% }7 c
7-6GAN网络结构定义% T. a. K+ p& K/ i/ |2 B5 a1 m
7-7 Gan迭代生成
+ N% d3 C4 v# B9 u7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ `% q* \+ B2 a
7-9DCGAN网络细节/ C# o( O ?- b* U9 k6 Y
8-1 RNN网络架构2 B% J; h, q! c; f* J( W
8-2LSTM网络架构
. {& Z, g; _, b; \6 e& v8-3案例：使用LSTM进行情 s+ V' t5 O f# u. E( V" V! X; N
8-4情感数据集处理- G3 ^) X, l7 j7 U
8-5基于word2vec的LSTM模型7 C5 N% C6 \( W; H% H
8-6趣味网络串讲（数据代
& i; _/ \4 X* a5 e5 u9 _8-7课后讨论版
/ R* O4 I6 O% u* M
2 B6 ]( F$ {& O' Y$ F- r2 H; Y: }% x& o5 q& a4 Y! ?
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