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〖课程介绍〗# G, O* u4 W! Q" _. a! C
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 h9 v; x% A, s1 ^& p5 z) t8 \( z }" b* b n
〖课程目录〗
) S6 e2 V2 F6 v$ J+ ]1-1课程概述与环境配置, [4 u! Y F8 I' r
1-2深度学习与人工智能概述
- S- D- @& p* a+ F4 ]) {" A5 H1-3机器学习常规套路2 ?6 S- Q7 X0 O0 ~ v" T
1-4K近邻与交叉验证9 s. z8 p( J8 Z6 \9 v; t# w, W: e
1-5得分函数% Z" c8 M. p6 b: ~0 T/ H: A& y
1-6损失函数
' ]1 j4 e' H+ _1-7softmax分类器
2 s4 f( t4 ~* f1-8课后讨论与答疑5 \' H. _. T; m6 i# P+ z0 ^( g' Q
2-1梯度下降原理-
0 a# u2 f8 P/ w/ v) e ]+ c+ O2-2学习率的作用-9 h$ C8 [( d7 R0 o) K) ^
2-3反向传播-
7 J" }# w$ ^, _. ?7 r3 `2-4神经网络基础架构-
2 V* @# B+ e9 T2-5神经网络实例演示-
& K7 P4 F! |4 S+ s4 \2-6正则化与激活函数
8 ]* z8 a. H2 n4 b2-7drop-out
5 d! t1 g% `" h2 y& a! p' s2-8课后讨论
% B' O! X9 u3 S$ B$ x6 y3-1tensorflow安装
. T+ y+ p0 e" z; X/ `/ i3-2tensorflow基本套路8 f7 r! p2 t2 O: S ?- q6 R
3-3tensorflow常用操作
! k* @4 `$ `+ X" [. I3-4tensorflow实现线性回归+ w" d' _7 \, j, V
3-5tensorflow实现手写字体9 F5 t3 S8 n/ I( w, j* C3 t) k
3-6参数初始化5 _, J0 T# N: w9 b5 b
3-7迭代完成训练
- N w+ X& I6 a, N: ], \0 \ R4 x3-8课后讨论
! O/ w" r" b9 [3 L0 E7 j' o4-1卷积体征提取3 ]- h0 F( C% x# `% o* ~8 K* f
4-2卷积计算流程
" R. }6 x2 r: N; f4-3卷积层计算参数
6 h% R' ?( `) `0 s) j4-4池化层操作" X4 l7 b* k% b
4-5卷积网络整体架构 Q" f. l5 ~ Y$ X
4-6经典网络架构
; ~5 A* P, h7 x; l5 g9 n5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 c$ I* ] R+ [( W4 l0 d
5-2使用CNN训练mnist数; f' ]5 [! }' m0 m# }% h
5-3卷积与池化操作
, k% a9 p, T; m' m5 j1 n4 V5-4定义卷积网络计算流程2 ]$ ^- H7 ^ j; ?' `9 @
5-5完成迭代训练
+ Z- A5 a; I$ }$ V# J5-6验证码识别概述
3 ^! e& B* v, a) i2 x7 L8 z; R5-7验证码识别流程
9 ~% z4 u6 l/ B3 G: o* _! j4 P6-1自然语言处理与深度学
! D6 L- `. L8 k* X) G f6-2语言模型
/ F7 N5 H1 ?: D+ |$ \5 ]6-3神经网络模型
1 w9 t# i9 T: y t$ B6-4CBOW模型
( [# [2 J+ X0 P! y/ ]6-5参数更新$ j5 X% \% K7 C0 C, S
6-6负采样模型8 E8 t( l& _, K% ~* l) z: {
6-7案例：影评情感分类(数据
0 ]; p% R% J. @) G3 P* |7-1基于词袋模型训练分类器
' ^$ x5 ]4 G1 N9 z' Z7-2准备word2vec输入数据% U) O0 M; y; p8 m: s# R! w5 @
7-3使用gensim构建word2 R7 o6 W3 U, f+ k4 {5 E
7-4tfidf原理
7 S" T5 M0 T4 V* v' b& @7 ?( S; z7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)9 C1 }- m3 h1 ]# v ?3 z% s
7-6GAN网络结构定义
! S0 e. z% f- t7-7 Gan迭代生成
7 p: t5 m, z3 M% a T, E8 L7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
$ p! Y. { T0 \ M9 q/ Q: @. \, E0 n* F7-9DCGAN网络细节( k% e* x. c& z/ [5 w8 o
8-1 RNN网络架构0 s* U9 I# {# B9 H! f
8-2LSTM网络架构% l$ Q- n7 ^, v+ b6 f4 Q6 ^: s
8-3案例：使用LSTM进行情) o# ?8 R6 k" c8 M4 k+ [# n: a
8-4情感数据集处理) M; O3 H% G! v& _: I: ], o' `
8-5基于word2vec的LSTM模型
2 g% d1 p" ]1 ]/ E; n8-6趣味网络串讲（数据代) w+ e& Y$ h; o9 ]8 H
8-7课后讨论版- f) h) x; S* G' ~7 a2 X7 I7 u
& o7 I3 L8 W: o) c5 Z, D( i& O+ @! x/ A
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