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〖课程介绍〗- C+ } q0 C( n+ E& Z/ L( A# 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
0 l- F. n0 ]/ c" j% A3 F" z$ k1 O1 S2 k+ ^# c
〖课程目录〗! x% B1 u" l7 @: e# D
1-1课程概述与环境配置5 S4 W/ N# f5 l6 ^
1-2深度学习与人工智能概述
3 n6 X/ W5 C- ?( B: ]1-3机器学习常规套路4 K* g3 X, \# U ~4 e; Z, U
1-4K近邻与交叉验证
! u& o, j* m1 M1-5得分函数& h! y9 }3 l( }7 b. R
1-6损失函数: c0 y( p) B7 w; r! I6 r
1-7softmax分类器
% H6 z: B" Y4 K3 _0 d2 F7 q3 u1-8课后讨论与答疑
2 Y0 |: ~: |4 J4 s' O2-1梯度下降原理-
[9 ?: U2 ~) _, D* U# f3 M2-2学习率的作用-6 Z! H! L' K& [! H. u6 O/ E# S3 G
2-3反向传播-
6 W" t N3 {0 b2-4神经网络基础架构-* ?, g7 b3 o3 K* d1 U$ v; q7 |
2-5神经网络实例演示-
9 e) n! T% _: j) F5 h2-6正则化与激活函数
) F8 D* Y! {# T* p. M2 }2-7drop-out
) J( s" m1 a4 h+ Z& z2-8课后讨论6 r% q( M* L7 f
3-1tensorflow安装
3 D* g. u P5 l: ^0 @& d3-2tensorflow基本套路; W" ~$ i/ D7 T' x' _
3-3tensorflow常用操作* Y; i+ {% O+ O3 x* i
3-4tensorflow实现线性回归+ n2 k7 Y4 a) A$ h! M% K+ `9 R
3-5tensorflow实现手写字体
' a2 P$ D0 E7 k, V2 I' S7 \; K3-6参数初始化& O+ T( B; s7 q1 |! `$ t
3-7迭代完成训练
$ R4 h9 u5 Y7 T Q2 c3-8课后讨论! j7 Z5 m% @5 M0 ^/ D& o
4-1卷积体征提取
, }) Z: k7 y. z4 f. f, p4-2卷积计算流程
7 V& J3 o" S7 _' T; t4-3卷积层计算参数' r! R5 B" }: R n
4-4池化层操作
6 ?2 w5 o8 y/ m f- `4-5卷积网络整体架构
( K R l% F6 g3 U0 ]3 N( |4-6经典网络架构
$ n* b$ [, n* Q. D2 G j5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
1 k n8 ]. q9 G4 i5-2使用CNN训练mnist数
, h& M, f% z6 m3 `' _1 K5-3卷积与池化操作% t9 R- o" C% u# v
5-4定义卷积网络计算流程
- u4 {) e& U7 [5-5完成迭代训练
- r6 s, v, U8 s9 b5-6验证码识别概述
. E/ {' T: e6 }7 R5-7验证码识别流程
/ L7 g- c3 h& F% k9 g8 O; _6-1自然语言处理与深度学
& D7 {+ A9 y+ T7 Z6 F7 y6-2语言模型
) x$ X) j H1 ^; T( o# N6-3神经网络模型
( G' N, N7 r! ~# ]* m6-4CBOW模型
7 T6 |8 N' t7 Y: K6-5参数更新/ E9 P9 c, K& {4 L$ B2 f5 M
6-6负采样模型. |9 ]. F/ z l& |* H% y4 Y' G
6-7案例：影评情感分类(数据' j& }( R& ^; h; s
7-1基于词袋模型训练分类器, o# ^ Y: t! [! q; }3 L7 D) J( a
7-2准备word2vec输入数据
0 [# I& d# q, p# X7-3使用gensim构建word2
0 {# V# G, k, A$ ]! l3 e7-4tfidf原理) \# D2 W9 q5 ~- N% e& F% N
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* s: ~7 c4 J1 B9 g; D
7-6GAN网络结构定义
! G0 J) v ]3 h6 Q: w- y7-7 Gan迭代生成
6 q; J! ]. H, [ p# y0 r1 q. W. P, ^0 J7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
8 H. G( y& H% w) j. L1 v7-9DCGAN网络细节
7 i3 t ]- _# L& U" G: ~8-1 RNN网络架构; L e `: }0 b$ W& H
8-2LSTM网络架构
8 `" K# c; ~, J/ _7 r8-3案例：使用LSTM进行情
4 @4 v; ^; L# W5 e7 T2 d8-4情感数据集处理
; }6 ^# }, B) C: t) |2 G) ~1 Z8-5基于word2vec的LSTM模型3 f* t% ? o8 x. P+ f
8-6趣味网络串讲（数据代
6 \6 ?6 P* m9 t3 O8 Z/ d- M8-7课后讨论版: ?& o J" A: B3 ^5 V
N+ D; L2 h6 P. R K# s, @' f. j" [, x& ^
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