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〖课程介绍〗0 ]8 k7 v9 H: R. \/ ~& ?' k% `
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
4 ~+ j- a3 d( r, c6 S0 ]
* O! P' S' `5 E! F7 x0 t$ p/ W/ J〖课程目录〗7 y+ A4 Q$ L: ]: ?# d- y
1-1课程概述与环境配置- I0 o2 m. D+ S3 a
1-2深度学习与人工智能概述
7 _. W% F' d$ p$ t. d0 \1-3机器学习常规套路1 e' t+ |! C. C6 k; ~: D: s6 W
1-4K近邻与交叉验证
: r( S0 ]: h$ ~- z- C9 _1-5得分函数
4 H& [/ |( u. P6 B0 B4 H7 i' v1-6损失函数6 _2 O5 B$ {7 H, D3 L. x; C7 ]
1-7softmax分类器
' |0 n" A5 n8 L9 y' H; F( v4 @1-8课后讨论与答疑
' g4 L% P- P% N2-1梯度下降原理-- d/ J9 d" c- X/ t& s
2-2学习率的作用-
$ u" e) p4 u' p4 L2-3反向传播-
- u$ Q* M! i+ g6 s# t2 p4 n( H: D2-4神经网络基础架构-0 L2 _9 |1 s) c# W# T( ]! o
2-5神经网络实例演示-
* J* v0 {: Y+ g( I/ g2-6正则化与激活函数# V1 [* c* R# _% F0 t2 }
2-7drop-out
' c/ S* l3 y' y& j9 E) Y; \2-8课后讨论
: T- ^/ ]; j; x, x2 D3-1tensorflow安装$ c D; E! r7 P3 P
3-2tensorflow基本套路
6 y( U" f' H5 G3 V7 m3 c6 ~3-3tensorflow常用操作
* h7 S0 J9 h9 b" u7 ?8 `5 {: h3 |5 W3-4tensorflow实现线性回归! A/ k& Y3 }9 d. O
3-5tensorflow实现手写字体6 h: u# p3 ?! x, @
3-6参数初始化
0 a: O1 P9 m* I; O a5 t7 Z/ ~2 T3-7迭代完成训练
0 @. f8 k8 j+ N2 S8 R3 w* C. b# ^" t3-8课后讨论& i3 _. Z+ B5 q. Y) S- H8 n
4-1卷积体征提取
6 R. `' H* W$ K: B) m4-2卷积计算流程
. c; ~1 v. f0 W6 n3 q/ v; F, b4-3卷积层计算参数6 c [ J9 [# e; |5 t. \" V( n$ l5 N; V
4-4池化层操作: S+ I0 u# @" w2 Y0 S6 ]- E
4-5卷积网络整体架构7 I: c, F A4 I
4-6经典网络架构
0 v m5 k# _9 v& M5 V5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）( C4 }1 y4 M& l2 f4 F
5-2使用CNN训练mnist数; ]2 m- e4 C- m$ T; y2 o( N* a# d' K
5-3卷积与池化操作% S" I* z* B h$ L% h3 w# S
5-4定义卷积网络计算流程
/ w P$ C4 }# s. }+ a" |5-5完成迭代训练: Z! p' W, |9 a
5-6验证码识别概述* y& `7 }' m$ Q4 N8 \. {
5-7验证码识别流程5 N) ^2 D& v/ L; a+ X- g
6-1自然语言处理与深度学4 X c$ I X) L' l2 N4 o; V% D
6-2语言模型
! H* f8 z. M4 p( p6-3神经网络模型- E O7 C2 h* N& h/ r7 f
6-4CBOW模型0 ?% O" C& e; r: @
6-5参数更新
, S" C5 p4 C) |3 z6-6负采样模型
/ F/ i! [/ M6 m' y1 }8 R2 p6-7案例：影评情感分类(数据
6 z9 P7 W* z" H$ U5 r$ }# Y7-1基于词袋模型训练分类器
6 z; ?0 |$ m7 H( P7 T7-2准备word2vec输入数据
# T" Y1 w3 s4 ^3 s, Z2 c( W7-3使用gensim构建word2. b6 E- d) `8 v
7-4tfidf原理
( m9 E# q; G0 o) @( U/ B! X7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
+ P: V' Y+ R' [3 W' _* k7 G7-6GAN网络结构定义 n% b! P1 p! q9 E& B( Q1 \& D
7-7 Gan迭代生成8 N. m/ g: S0 S, C& _0 c
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
' K- l4 v' } L7-9DCGAN网络细节
3 @6 \" B7 |4 ~2 y2 Q8-1 RNN网络架构3 D# ?9 E- r) r
8-2LSTM网络架构
- l; h7 Z0 t" i( d, X2 R8-3案例：使用LSTM进行情
6 Q1 p5 |, J' H8-4情感数据集处理! h& A( N5 _; W4 a' g, d
8-5基于word2vec的LSTM模型
* a* h5 h' o( Y3 z/ d& N8-6趣味网络串讲（数据代
7 `. x! A3 V6 ~9 R- {! e8-7课后讨论版, p; r! L) v4 `1 y6 d5 U$ m. m7 D
: [2 |* z3 V7 V8 _! G- v
1 O8 L% r$ i6 k
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