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8 S' ^+ f+ ]+ V3 q: c8 r〖课程介绍〗
2 `4 j8 `1 n: y% P' S$ S- E# [8 G$ 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# M0 U, N j+ e) C3 |/ O+ {
- j) c0 j# H9 G# i1 Q D
〖课程目录〗
" I/ v) |' [% ~1-1课程概述与环境配置& ]4 n% }5 [2 d
1-2深度学习与人工智能概述7 Y% u2 X% R) q u8 w
1-3机器学习常规套路$ P% p! R; L1 p% F7 K' Q/ j
1-4K近邻与交叉验证
: P; J3 q' y) S# {1-5得分函数" {9 F) Z2 b/ m3 i7 t# ?
1-6损失函数
- o0 W0 O { y$ ? O; W1-7softmax分类器5 W8 A) G% z k9 i1 j. G' m" e
1-8课后讨论与答疑8 E2 C% H1 S. M. \
2-1梯度下降原理-
& N- {, H' V0 W/ h' D2 d* Y# u2-2学习率的作用-8 O% z( |6 Y4 a0 J; x h9 G; J
2-3反向传播-
3 z5 N) p2 _# y$ O9 X2-4神经网络基础架构-
7 ~/ ~2 b' m8 Y' K \- |3 w2-5神经网络实例演示-
3 V2 o; J* H/ ~! J* I5 E2-6正则化与激活函数
|1 {0 K$ B! }3 P8 z2-7drop-out
/ ^- o0 i5 h( p H; R2-8课后讨论% | O5 }* ?; X! T; A8 S. c
3-1tensorflow安装' S/ z9 C6 T/ W3 @9 U
3-2tensorflow基本套路
) U# S% j3 m5 E2 D1 J) ?, m+ p- P3-3tensorflow常用操作8 K! Z- k* C Z0 O6 }
3-4tensorflow实现线性回归9 j0 T! ]4 N' C. n6 H
3-5tensorflow实现手写字体
) s3 ]$ F6 L. }0 u: M3 z3-6参数初始化
& e9 n! K' w5 }/ U5 P$ @3-7迭代完成训练
1 n& Z0 W" d+ |1 X9 i2 a* U3-8课后讨论: S3 U3 l: k( W* x% F; D3 E1 F( T. M
4-1卷积体征提取4 a2 Q# u; ~& J7 j
4-2卷积计算流程
% o4 `/ F/ n8 g( T& |8 M4-3卷积层计算参数; P0 U" V3 M' w. e& N4 C% i
4-4池化层操作; ?) a& j2 h% b) q+ j+ p' g+ y
4-5卷积网络整体架构
5 w7 K$ P( _! h! A3 z4-6经典网络架构
* _& y! c. `: W, C: U5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- Z4 R4 s% x+ P& w( w2 `5-2使用CNN训练mnist数4 G: ?( _) U# y# I" u; B# D
5-3卷积与池化操作' E0 X0 g0 k8 R5 O9 g* T F
5-4定义卷积网络计算流程! g- S4 O3 I$ P
5-5完成迭代训练
9 w D. _) `. H/ E/ H, [5-6验证码识别概述
~' ]' B! K6 r( _5-7验证码识别流程- \: G X) d; c, u8 m% M
6-1自然语言处理与深度学
) e+ S2 {' n! |" L" R9 ?1 H6-2语言模型4 P6 E7 [2 L! C5 X
6-3神经网络模型
& L9 A2 n2 ?7 F6-4CBOW模型7 K" w3 R% o# v- V- r
6-5参数更新3 m$ T" ~( [3 o! Z% C
6-6负采样模型% j& Z+ I( {, {* A: F
6-7案例：影评情感分类(数据( n5 ~# ^0 A3 w9 i8 B& W% C
7-1基于词袋模型训练分类器
/ j! F2 c- z2 ]7-2准备word2vec输入数据
! ?2 A9 y" t/ f9 i4 k7-3使用gensim构建word29 b1 f3 @) h6 T+ P- s7 [& j X7 f2 X
7-4tfidf原理6 V) w, R! [; d, }6 [
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)# Z( z! [( _9 q# M J- M. x, B& Z& \
7-6GAN网络结构定义
( F5 w; q- L$ v( x/ s+ t; O' `: E" z7-7 Gan迭代生成; k' V; e- A# H
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
5 S, T" l. d0 e+ G; J/ m/ P0 q7-9DCGAN网络细节
1 A: e& x$ C9 |8-1 RNN网络架构
5 m; W) D( l8 e2 L, l$ H; M8-2LSTM网络架构 O; g- l5 c0 }, ~* i
8-3案例：使用LSTM进行情& v& M7 @5 }8 D% F- ?4 K
8-4情感数据集处理9 E% `8 z9 F5 G7 E3 t
8-5基于word2vec的LSTM模型$ i! C; ?; T( D+ |% j
8-6趣味网络串讲（数据代
- K, g& t* H6 C. }2 P' m' o' E: R6 R8-7课后讨论版
! ^3 b2 e; u& m4 Q
% ^7 O' D0 H/ Y: C, ^ O* u
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