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: C: P( a7 x% @〖课程介绍〗/ W" F1 B1 f, A L1 g
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 J; K1 y' K' U
" @! Y* u# W7 D0 H) q V〖课程目录〗7 m R6 i; W% E" B+ O1 f; T
1-1课程概述与环境配置
3 s- y% E$ C+ r; i3 t1-2深度学习与人工智能概述% i& g R/ e7 L. R$ ]
1-3机器学习常规套路
( i8 P& Y+ }" X6 ~/ ?1-4K近邻与交叉验证8 d, w5 _, V- N: _6 w8 @; H# B5 ` @
1-5得分函数" J' j. M4 T' u x% M$ R8 O' m
1-6损失函数9 S+ B1 S$ l r- Y7 |
1-7softmax分类器2 L5 z7 d# B7 Z3 O( {
1-8课后讨论与答疑: O' k* r' f' B6 ~
2-1梯度下降原理-
% s; a: U( w! Q$ X S& W2-2学习率的作用-, V4 y4 y2 Z' \
2-3反向传播-9 R, u) {! J1 L( j
2-4神经网络基础架构-
5 P' |5 Z% X8 H; L Y" D( p. |2-5神经网络实例演示-: s8 `. x7 _0 S m F1 q8 [
2-6正则化与激活函数
) A, g) l v3 o# }8 ]2-7drop-out u; z) N/ C0 e ?
2-8课后讨论
% C' |, m- ]7 K$ `3 p# K, N3-1tensorflow安装; A6 d, N7 L+ V$ j; a- E! Q
3-2tensorflow基本套路
9 d& W7 C! L$ K: a- S3-3tensorflow常用操作
7 ]) v- ^' {' y5 A+ ~4 r- h3-4tensorflow实现线性回归
. t3 u) a& X: O* q. B3 K3-5tensorflow实现手写字体
' ^1 i$ }7 q; z. V. p- l7 o) w3-6参数初始化/ f4 k' \! u# y# d. ^0 G
3-7迭代完成训练3 A3 ^" r$ C/ m% `
3-8课后讨论
' q$ P, Y0 k- A) s) }4 I9 M4 ]4-1卷积体征提取6 b+ T+ j7 ]" N- P9 x: }$ c
4-2卷积计算流程. ~* f" J( r, V A( P' ~
4-3卷积层计算参数
4 s# j: X* E8 y2 ?2 ]2 J# \4-4池化层操作
" |( Y3 X* g8 F1 K3 @5 l4-5卷积网络整体架构
3 ~3 a. I1 L5 h% D- h4-6经典网络架构, y1 J/ x! `2 x" O: h9 ~8 z* T
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）" C( x5 \ g0 }. W) S }
5-2使用CNN训练mnist数7 E! A! @8 |2 B, r
5-3卷积与池化操作
, O3 a& J, C! D5 C+ n- a5-4定义卷积网络计算流程& t$ M) {/ ^- x. x( _
5-5完成迭代训练
; b, ]' B* e1 {) d! o. v5-6验证码识别概述' J, }9 y7 L! W% W' L. P
5-7验证码识别流程
# a- D. |# }: V1 l0 N6-1自然语言处理与深度学* o6 k6 \2 U. ^
6-2语言模型
2 \: k* @* l" K' X# j6-3神经网络模型4 }* E5 H0 P9 j9 Y( {
6-4CBOW模型& E% B6 a& j/ \: q" z( I6 J
6-5参数更新
; S! \6 p0 G- g6-6负采样模型- k5 ^* |2 a/ x# q! G/ o* X
6-7案例：影评情感分类(数据3 A* o2 O. i2 d8 r* @+ o
7-1基于词袋模型训练分类器& C# K- U/ A* e8 b+ Z
7-2准备word2vec输入数据) [0 F" J0 ?' S; a/ A9 M
7-3使用gensim构建word2
/ L$ [& q" a& G1 C7-4tfidf原理1 B% A. p2 p8 q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
6 `8 z" d# J v7 B3 g( j7-6GAN网络结构定义3 Z' n3 ]7 b1 t4 u3 B9 U
7-7 Gan迭代生成; \2 T+ s" H: h0 s" A# l: a% u
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）$ U. Z1 C+ m/ D5 P1 Z* l1 k/ C0 q
7-9DCGAN网络细节
8 O, N# X, k0 I! z) Z* A: w( t8-1 RNN网络架构) \6 A6 h% U" e2 ?# D# E
8-2LSTM网络架构# l/ a, N" |$ G9 c; x3 i9 [
8-3案例：使用LSTM进行情. l% {) X+ _) n1 D- q7 S
8-4情感数据集处理$ i g/ b& ^+ `' t! Z0 c
8-5基于word2vec的LSTM模型
! I* E. }# B4 n+ v8-6趣味网络串讲（数据代
. R3 I2 u( F* F8 @8-7课后讨论版" P3 d) H! ]( C: d/ d
6 Q! R9 V" G& |5 @" F! J. [5 F* ~
7 w: d6 K5 j/ d, O
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