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9 K5 N, M8 t* M+ Q$ W6 M/ p9 _) n〖课程介绍〗
. L% y& i! r% }; y- P% y( h此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* {" p& d1 k: W4 e! a
/ T& z3 M# h/ ^〖课程目录〗
, s4 w* R- i4 G& w; A Q! Z }; M2 H& A1-1课程概述与环境配置
" [6 x$ b6 a9 O- G/ e, X1-2深度学习与人工智能概述
5 l9 Y) z/ ^' _ q! l# }2 p1 M5 @1-3机器学习常规套路4 E9 s- ]" Z4 w9 P2 p
1-4K近邻与交叉验证
( Q' [9 F+ [, c1 U' p: x+ M1-5得分函数& T/ O8 ?0 V4 Y P" |8 K) f9 j
1-6损失函数0 E# c0 _ [, N/ k! Q- _
1-7softmax分类器
1 I) b+ N n: `* V9 | ~7 o1-8课后讨论与答疑
+ J8 C5 r& A( K- C( T5 d2-1梯度下降原理-
& f2 K/ N' \$ R- _* F# {& T; m2-2学习率的作用-. Z* T; r+ g* L; L
2-3反向传播-
5 Z) d! U' Y2 F6 D$ K" A2-4神经网络基础架构-
7 d! B8 p! {0 h4 A) `* o3 v8 d2-5神经网络实例演示-7 i0 }! y7 v& s$ s7 B
2-6正则化与激活函数
2 K- Q2 K; G/ z/ e" N2-7drop-out
/ P- o+ d9 |: x2-8课后讨论- l! C2 H' f) t
3-1tensorflow安装' w; r5 o* T* }, W5 Y
3-2tensorflow基本套路4 r6 ?* Z5 m! n
3-3tensorflow常用操作
9 j0 k) g& N9 O6 u- g3-4tensorflow实现线性回归8 u: k0 o% ^8 F! F& i/ C
3-5tensorflow实现手写字体
# O7 G& c* i* f3-6参数初始化
$ w; ?+ `4 ?; A$ x3-7迭代完成训练" Y* s4 E7 i1 M y. E% x# m+ J
3-8课后讨论
9 X$ V; v7 n J3 e" @$ R4-1卷积体征提取
, I/ [% y# _2 g; r4-2卷积计算流程' O3 S$ j- f! m5 W' i
4-3卷积层计算参数
1 o$ A! f) o( B" W4-4池化层操作
0 I( j6 N# t9 g- E9 [4 |9 L6 p7 ?8 C4-5卷积网络整体架构
5 `7 e" X" u- i! A# `, A$ a4-6经典网络架构
! K3 ]! E5 s4 S9 J* o1 x3 y# {5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）, w5 J' e6 J" L" s. M8 T
5-2使用CNN训练mnist数
- y0 q- ^* v) }5 Y5-3卷积与池化操作" b6 ^! L( r# {% b- W* d+ y' G
5-4定义卷积网络计算流程
' v! C9 P/ C6 s5-5完成迭代训练" m# M8 C D0 e
5-6验证码识别概述6 D% S) W; } W( Y6 S7 |. W
5-7验证码识别流程) g. g$ o) L. h9 \( |, m4 v$ h# o
6-1自然语言处理与深度学) f: K" j% A: t- V9 U( ^
6-2语言模型
' m4 A- {) R! G7 c% H# G8 p4 ?- Q6-3神经网络模型
# w; B: X p+ q7 x+ G4 m4 C& i) b( P6-4CBOW模型4 R: m- G8 ?8 a1 _1 Z9 }* v
6-5参数更新
2 F0 k3 O) s4 U, X5 b2 K' I( i6-6负采样模型
% n1 z! W p% A6-7案例：影评情感分类(数据* j P3 I' j2 y \- b$ D
7-1基于词袋模型训练分类器2 S3 z! ?* ]8 M- J1 Y4 T
7-2准备word2vec输入数据
, D/ t& N' B' X6 G8 l7 X1 u7-3使用gensim构建word2
" u7 ^8 J V* s, _$ e8 t6 @7-4tfidf原理7 W" N& p) h5 a
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)7 n) E- s* W* p! V9 s+ k
7-6GAN网络结构定义
* C4 Y5 W; d, B7-7 Gan迭代生成
. z" g5 o* C O8 v; d7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
# O% ^) `* o& f- Q2 h7-9DCGAN网络细节9 b$ L: `+ B8 C1 t
8-1 RNN网络架构6 D& t1 w) ?+ C+ A" o" J
8-2LSTM网络架构$ \2 J; a9 y. i6 K8 X
8-3案例：使用LSTM进行情
! J" e- Y/ l9 f! e' x8-4情感数据集处理: R! E- P" g8 Z
8-5基于word2vec的LSTM模型
: h" ~; D4 L9 L9 ]2 D8-6趣味网络串讲（数据代
1 ^- ?8 m" I5 `! d Y% C8-7课后讨论版
! I5 E; |2 _( R. A
7 \+ ~1 |8 d6 c. R" l% t9 F! n8 b4 t# c
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