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& @, o3 R! V8 ^- P〖课程介绍〗
5 q3 i1 D9 K6 @% I# \此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
1 R$ `: `. q: L4 |0 ~
+ y0 }0 Z8 B7 T) |9 y〖课程目录〗
% ?5 a" x, b# B1 o3 d1-1课程概述与环境配置
6 p* h3 P8 L4 w1 P9 Q& _/ }1-2深度学习与人工智能概述
6 e9 l9 ~% N( n1-3机器学习常规套路/ L* u2 q+ y. J
1-4K近邻与交叉验证
2 _8 ^( {# N& Z5 O$ W7 ^0 E, F1-5得分函数
+ l- {5 C5 V% m, O2 z' C; C/ @1-6损失函数
+ L' \/ Y% f& a; [1-7softmax分类器
) y1 B' H! X* K+ S: U1-8课后讨论与答疑, i" x6 @- |( K5 d/ w+ E
2-1梯度下降原理-4 p0 b; ?* L) U5 ~" ]' J( [3 c
2-2学习率的作用-
. T9 V: t( D, h2-3反向传播-
7 c2 I% t( g, W2-4神经网络基础架构-1 [& R! B6 e0 C9 Y. B( R3 m
2-5神经网络实例演示-- P( [ N1 a9 h+ r+ B
2-6正则化与激活函数' n4 Q& q- C6 s9 [8 C
2-7drop-out' f4 d1 e# s W3 [" D) w* O
2-8课后讨论
9 s8 l; C2 B: B8 R. {0 S3-1tensorflow安装
' r A! g& `8 U6 Y3-2tensorflow基本套路
! I! Y0 M8 Z9 Y O3-3tensorflow常用操作7 J! x8 C W. C3 u* g( ?& ?2 e
3-4tensorflow实现线性回归
& t; u0 I: O2 u5 M3-5tensorflow实现手写字体' u1 D# P4 m" A" Z3 C
3-6参数初始化
5 Y/ u$ k# E: j3 C5 W' @8 {6 c, R3-7迭代完成训练: c+ r8 p' {# O$ |( L
3-8课后讨论& `- l% l( D) R( B. U% {2 m# M8 o
4-1卷积体征提取! v& R3 O: Q+ h4 y, C) C N
4-2卷积计算流程' {$ q) c4 d9 U* x5 E3 s
4-3卷积层计算参数
$ b. J' z: H* B& C: J: b4 e+ O4-4池化层操作
% E& p. F3 A& V. z) a0 ~ ]4-5卷积网络整体架构0 w1 S0 {: N: q2 r7 H; l
4-6经典网络架构
- g7 B: d7 |9 C2 M- L: a7 I2 p4 u& K5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 {- B- S2 ~3 ~ ^, V% e+ [9 c3 C
5-2使用CNN训练mnist数
9 K$ u; r, c( }2 c R" A0 K5-3卷积与池化操作 P# l! X9 L3 i# `+ O3 ]1 b
5-4定义卷积网络计算流程! s" v/ M" f+ f; _
5-5完成迭代训练 f8 M* g' V+ [
5-6验证码识别概述 Q& ~3 r: l; F. D2 w) _7 K
5-7验证码识别流程
+ k# s; Q2 Q; l) t) M N6-1自然语言处理与深度学
5 e1 V e5 Y) c6-2语言模型; r5 F2 p0 S* V
6-3神经网络模型
* I! U U$ {' m0 Y6-4CBOW模型
- J# N/ f5 l/ O- w6 ?9 w$ \6-5参数更新/ N# F7 Y. f8 \# d* v+ ]% d) ]0 j( }
6-6负采样模型
. U0 O; F! m6 K6 U6-7案例：影评情感分类(数据: J2 }( _% k' A# w J
7-1基于词袋模型训练分类器 T i- t" J" R
7-2准备word2vec输入数据( Y8 |/ n$ }2 {1 f( t/ `+ m
7-3使用gensim构建word2, C- J. E4 e' Q. r% b' N
7-4tfidf原理
) V/ W$ ^0 h* S8 M+ N7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
( [5 h& d t: y# M* f o7-6GAN网络结构定义! B4 Z1 L1 n" \" b6 H
7-7 Gan迭代生成6 Z* L& p( T7 Q" Y
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）" ?4 q% `/ }% ~: w, x, K
7-9DCGAN网络细节8 S" ^( N0 y% t
8-1 RNN网络架构/ B! P4 V. O9 h
8-2LSTM网络架构/ Z& H8 S- ?5 C# V6 _+ y: y
8-3案例：使用LSTM进行情9 b2 k! K. C. A9 u( C9 u
8-4情感数据集处理7 ]0 X3 c# a" z8 z3 {/ C: h) Y1 _
8-5基于word2vec的LSTM模型
, m/ q# ^. H# O- A8-6趣味网络串讲（数据代9 e- U1 |. H7 \$ l1 q& L8 r. f+ H* c
8-7课后讨论版
+ q, |( `! f/ a- Y, t5 h" }) X7 E4 L) P- m. c* i
+ C5 j1 c4 Q* z7 F% |
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