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! s/ ?8 W/ z# V+ |" A7 i2 G〖课程介绍〗) q" f2 M$ c+ G# r) Y9 N
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战% ]2 {: f5 T* c* A
# W: E+ X( \' q6 M4 b6 `2 z3 I' K〖课程目录〗
: B7 A; J% E$ O! y) n% B0 i1 k1-1课程概述与环境配置
Q+ U3 d6 }" R" L- F7 L/ P1-2深度学习与人工智能概述
; E- L! [" F' L7 ^" h1-3机器学习常规套路$ X+ R9 x" m" G3 C& r% o% A
1-4K近邻与交叉验证
9 B, Y, q B0 l$ e% c" f1-5得分函数& V: t+ o9 L- ~1 o. I
1-6损失函数
6 w9 X6 o9 z7 X8 W/ O: J1-7softmax分类器) S. ?, C1 m' P1 F
1-8课后讨论与答疑% M x9 b. a. D9 t( o
2-1梯度下降原理-2 N* O! v0 p7 Y& y2 g1 ]
2-2学习率的作用-
6 w. u+ [$ H1 N! g$ ~ g2-3反向传播-
`4 c! c$ z9 `, a2-4神经网络基础架构-7 N4 Q7 l) B9 `( J' ]. L( v/ F
2-5神经网络实例演示-
& z$ M* W! H" l( ?+ @2-6正则化与激活函数5 k5 F/ G; S) C2 \$ `+ _3 J
2-7drop-out+ Q# [2 b8 q6 A3 Z
2-8课后讨论8 B- m6 @, Y& M2 f- p: D
3-1tensorflow安装4 |( H" f- j0 I* _5 ^
3-2tensorflow基本套路* g; f6 z0 A/ j* G* {
3-3tensorflow常用操作+ M8 {5 P* b {/ J x# F7 ^7 c
3-4tensorflow实现线性回归0 r! U0 }4 ? |4 b' W; y) {
3-5tensorflow实现手写字体2 m% \) y# R# c5 D' E
3-6参数初始化
+ E0 q/ E6 b- v; N% K6 k& U: L3-7迭代完成训练1 c3 M5 {+ e) g* ]* q8 l
3-8课后讨论0 S5 `& U9 ?% [9 T2 C4 V' G8 V
4-1卷积体征提取
7 E) _% p2 T: D( O4 n# b4-2卷积计算流程
, o+ _. X- R# Y4-3卷积层计算参数
- _2 N3 |. d g {5 \7 P; ?' F& o4-4池化层操作; e" a5 a0 v$ o7 t* V( o
4-5卷积网络整体架构* E( `9 X1 N4 @( z4 m- G- P6 s9 Y4 z
4-6经典网络架构$ a# A/ ^, @, P0 _, v
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
- w) @% v$ F* p( K5-2使用CNN训练mnist数% t: ^4 W# \7 V
5-3卷积与池化操作3 }9 K a& x3 ]4 `& L4 X
5-4定义卷积网络计算流程
1 z5 m3 Z6 D# \5 _+ c2 L5-5完成迭代训练
7 j8 p! q. M. ^3 Y J5-6验证码识别概述
3 g J9 q" o2 t- Y1 `0 B5-7验证码识别流程
+ e W& y2 ]5 ^- x2 h5 n6-1自然语言处理与深度学, S( J5 q! x# ~6 p/ i& f S3 r% h$ S
6-2语言模型
- \( o) U: q6 w% U4 y. w/ A0 a6-3神经网络模型
% y1 U! G, Z; I; G Y# W+ ^ d6-4CBOW模型
$ D/ J# S& K( E6-5参数更新
7 ~; k, X! d9 ^1 V6-6负采样模型
3 v" x; `' \2 u8 l" @$ U6-7案例：影评情感分类(数据1 z& o) E' t) \8 I
7-1基于词袋模型训练分类器
3 W. [7 C$ e3 S2 ?7-2准备word2vec输入数据
( W0 e2 V7 h! J) R- ~7-3使用gensim构建word2; p# V8 E/ `% s: ^+ e1 h
7-4tfidf原理% B I, b/ H$ R+ _, B
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( v0 Z) v$ u9 i: w
7-6GAN网络结构定义
* _8 a. k' b6 f# E5 X- m: \( P7-7 Gan迭代生成
: o3 @8 u/ {0 c7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ W! U4 C R) c+ @4 A6 i( s
7-9DCGAN网络细节& u6 `# c: d+ \& w! z( h
8-1 RNN网络架构
7 R: j& d# z4 u- I8-2LSTM网络架构
8 D7 ^7 Y) A% j; Q* K6 f V8-3案例：使用LSTM进行情
1 J& B# h! ^4 e6 f- S1 V8-4情感数据集处理 t% {; [; C4 k6 x6 b p
8-5基于word2vec的LSTM模型
3 @* g3 X* ]; ^# W8-6趣味网络串讲（数据代
# \$ S; Z/ x: v: B8-7课后讨论版
+ ~3 ~2 C0 d4 }! n! e. _( x3 a L( T# F! V! v$ v
1 ~) |3 X+ E' f3 y( }1 S6 w〖下载地址〗
* Z. @+ l# R2 Z6 ?+ s4 o3 `2 ~* ^+ t* M! u' o* ? R2 A
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