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8 H! Z8 h" [$ H3 l% _4 l, X, q
〖课程介绍〗% b* p9 r# x. O" `3 o: j$ M
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战5 b T N r* Q0 @' Y3 E b$ P
( Z; B0 q& q8 s8 Q7 W) Q! u〖课程目录〗 \7 s e1 S9 {- W m5 e# w
1-1课程概述与环境配置
) S' `3 U/ K0 {1-2深度学习与人工智能概述; i/ x3 M w, C0 X; d, l+ @
1-3机器学习常规套路& x: k4 _4 x2 i" g
1-4K近邻与交叉验证
' G& |: y+ f `3 |0 S6 G8 D! H1-5得分函数/ F$ N% h% x. _- u5 P3 e$ `' d
1-6损失函数: ]$ Z: Q5 J! k' H3 q7 Z" }. `
1-7softmax分类器& j6 H! r8 Q7 k9 a# h, n( c4 q
1-8课后讨论与答疑; [: d: K- K3 Z
2-1梯度下降原理-
! @. W# R- a* O* m2-2学习率的作用-
( q& G( p7 E. A8 a! R; z2-3反向传播- r% g( m+ ?1 E7 \% M# M& Q
2-4神经网络基础架构-
' Y4 g0 r# ]5 n. ?9 B: [$ B2-5神经网络实例演示-
0 }' j7 h9 Q! [5 V2-6正则化与激活函数/ |. c; Y2 `! d* i, b) F7 k9 a
2-7drop-out; A$ s" n* L! ?6 V
2-8课后讨论( N# f% q% F5 O5 s+ M
3-1tensorflow安装
z! E. I& {' Y( [1 c3-2tensorflow基本套路
( l$ Q( `. a! h, N3-3tensorflow常用操作3 R1 v; L$ e& v
3-4tensorflow实现线性回归
7 o( ]' I: J7 g3-5tensorflow实现手写字体
- O/ [! h, x. }% O9 Z3-6参数初始化/ H2 }. p4 T8 M9 {
3-7迭代完成训练
0 y1 v5 W" w4 e3-8课后讨论
! y, o+ r$ v3 k4-1卷积体征提取
) n5 _5 X% Q0 W$ A0 ^ E* U4 Y4-2卷积计算流程
- z* e3 F" y1 a e5 n; P4-3卷积层计算参数" ]. H% E+ {1 [- {# a
4-4池化层操作
i, D! K) Y' C/ S3 ]: I, F( t J- k4-5卷积网络整体架构
( n) g! g1 ]8 y4 b& E7 y% d: Z/ r' ]4-6经典网络架构" c2 K2 a; O! U, F( a3 k
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, j8 x* T7 W' C, U5 X1 B5-2使用CNN训练mnist数; s1 c h9 Y/ b ^" n
5-3卷积与池化操作, m: @8 h2 K& \7 H( M' [/ Z" V8 D
5-4定义卷积网络计算流程
4 k% O! w& ]( \3 P/ G& D5-5完成迭代训练
5 \# c* j1 w3 u9 U/ u) z, ~5-6验证码识别概述/ h6 L/ D- @/ z3 r
5-7验证码识别流程( k+ r) V. \! }+ N' Z
6-1自然语言处理与深度学; j2 m$ I8 C) Z0 Q; i
6-2语言模型
0 D# }8 A( n& Q( J* M6-3神经网络模型( i: B. Y/ D% w8 C& K3 w
6-4CBOW模型
8 S2 N* j) d* P, w1 C6-5参数更新
! o9 {" e, s u& B' C6-6负采样模型
4 X9 O. |5 M$ ]6-7案例：影评情感分类(数据2 y0 y' D( i9 Q8 g2 H
7-1基于词袋模型训练分类器6 ]7 ~+ f& i& A) s ]& Q2 I
7-2准备word2vec输入数据
$ m7 {/ Z3 k; @# h- |7-3使用gensim构建word2) }* t! m3 ^! j
7-4tfidf原理* Z! L1 C7 b, ~2 G, x1 V
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 H' m/ [- Z0 n! L7-6GAN网络结构定义
5 v0 F3 _2 @' R4 V7 P- n8 ? |2 o7-7 Gan迭代生成% b* X6 ]* f, n6 O
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! U* [2 C* ` |" M7-9DCGAN网络细节! c) i# v$ U R* _; f& n
8-1 RNN网络架构
O- L0 G4 R" }8-2LSTM网络架构
/ |7 z; J+ v. U8 V8-3案例：使用LSTM进行情& M. }7 z6 F3 }- y' k# S
8-4情感数据集处理
, P! F# n6 X! t, L: t$ Z& O8-5基于word2vec的LSTM模型2 C U* G. P' F2 U. @9 s
8-6趣味网络串讲（数据代' B1 ^% J, R* @9 u) C
8-7课后讨论版# w8 p+ ]$ d! g& L% B! w
. t4 J( B8 ^# g! c Y, d5 b
7 @2 V. q) O2 G' i1 X5 w& O
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