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0 K. _) L: }) |' n p8 C〖课程介绍〗" N, ]# h' e7 p) ]
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
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- A9 g8 K5 B8 ?6 [ M〖课程目录〗. m' V& M! N( d5 F' N; b
1-1课程概述与环境配置1 d: i* R, p3 U3 I2 T; O" R
1-2深度学习与人工智能概述
$ F. l& E' n1 {9 S% \' n3 H1-3机器学习常规套路
0 D- B9 F6 k. t A, i1-4K近邻与交叉验证& ^8 g$ Q! J) M6 a/ x
1-5得分函数( G, A8 s7 e1 D: Q
1-6损失函数
3 Q3 S' d8 d( |" E* k: W9 Y1-7softmax分类器; B0 Z6 C* d: L n$ T7 x
1-8课后讨论与答疑
3 f( C$ \7 `* h. I- c+ a* j1 ?2-1梯度下降原理-, f& I% {, ~" b$ ?5 A3 }$ X
2-2学习率的作用-1 ?, \/ e) l3 w |8 F; l, a
2-3反向传播-' b5 C& X6 T* s$ ]. T, p
2-4神经网络基础架构-
0 {2 \1 r) f: U* k9 r1 n6 k: v+ U; p9 L2-5神经网络实例演示-
& H/ t1 e$ s2 ~1 i$ e5 B# Q7 s2-6正则化与激活函数0 H3 a- |5 {5 z. j" e
2-7drop-out
2 S; T; k; Q, U! b3 g: U# J: q2-8课后讨论8 U% Q: Y* B( g5 O4 Z1 q8 X
3-1tensorflow安装9 X% C: L" m1 b7 M2 d
3-2tensorflow基本套路
" u$ U# q* _3 E. I! V8 q, p3-3tensorflow常用操作
/ K9 M; I7 a3 n8 U2 P" ?$ F" N3-4tensorflow实现线性回归
$ Q" p2 ?' v% W" z, q, k9 R3-5tensorflow实现手写字体
; T1 K6 o. l" I [7 c3-6参数初始化& C- W2 ^ {& c; | a* L
3-7迭代完成训练
7 D+ K) r V0 J3-8课后讨论6 o6 a) M' E/ j( V+ M# d
4-1卷积体征提取
: N* b- C7 R. ]6 I8 J1 J; c2 T4-2卷积计算流程, Q/ u. q# M$ M( C( {
4-3卷积层计算参数; l5 G, P, W. h# |
4-4池化层操作
# B' ]: V; v( u+ l W4-5卷积网络整体架构
6 u! N' d C2 b" d0 j# K4-6经典网络架构
/ d, F. j1 x" V! s" r5 p5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）: Z, ]: c6 ]1 c; ^. N
5-2使用CNN训练mnist数
( E% u9 o7 f( t) l& l- A0 W( I5-3卷积与池化操作
. d5 D% @9 p1 ]1 }" H; Q% I0 s4 ~3 w5-4定义卷积网络计算流程
; `" G7 U: W5 _! P8 k- ^5-5完成迭代训练8 s9 e$ e6 _) a% a; j
5-6验证码识别概述% r& F, \' _* F+ k# ~5 S
5-7验证码识别流程/ s! C: d1 K) T$ t- p
6-1自然语言处理与深度学9 b! \2 a" o! Y2 ` o: F
6-2语言模型
5 R$ v9 e; ]" D" T" l6-3神经网络模型4 R; y, G! T7 J$ n
6-4CBOW模型 x" k& [0 K& V& @- P' v
6-5参数更新
6 g- B0 u6 E% d$ T5 ^6-6负采样模型
- v- M R- m# M& j% \6-7案例：影评情感分类(数据
/ d8 i. f$ G, t7-1基于词袋模型训练分类器
# v: ]2 r! h' r" E( K2 }7-2准备word2vec输入数据* T, u) q5 u/ d3 _
7-3使用gensim构建word2+ I! t# {" @6 ]! ]0 G
7-4tfidf原理
7 |8 D5 B7 {2 h7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)1 {4 E( l% W% j; _7 z# R
7-6GAN网络结构定义, ~8 t" `; U, f5 i" O+ x0 p
7-7 Gan迭代生成6 G( P3 q H$ |$ O, k
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
+ U1 `" _) } N7 [7-9DCGAN网络细节3 r- T7 _7 Q9 R: ^& G* ~
8-1 RNN网络架构( O( T2 S' X: z" P8 ~
8-2LSTM网络架构2 h; s6 O" g e" i& `% @
8-3案例：使用LSTM进行情
2 q( F& t8 G- E! q8-4情感数据集处理. }5 i2 X4 @& Z1 p v
8-5基于word2vec的LSTM模型* i( \* i F3 F, X% ` o5 L
8-6趣味网络串讲（数据代
$ `; B7 O0 @+ \) G: z/ X8-7课后讨论版
# v9 u6 n. n* Q+ D! l4 E+ c" z: R6 J6 A) y# F. c
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1 H2 w/ P. q) a* b9 T" R5 M+ t2 y- A& k: G
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