7 G1 ~$ F3 D j, ?) D" D
3 i$ H# E, K x0 `8 M% p% ]3 E〖课程介绍〗% Y! p8 w% ^5 q/ \
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战7 {% ` i% o1 J
1 b( @) H! B; Q, T4 z* w〖课程目录〗
' P+ w$ ]7 a% c: ^- O; N! q1-1课程概述与环境配置. T" P+ Z c" H9 I
1-2深度学习与人工智能概述6 I' z% E5 @ t! Z6 [6 S1 U
1-3机器学习常规套路
6 s! {" Y. \6 n/ p1-4K近邻与交叉验证$ D: D: K6 A" X
1-5得分函数
8 |7 H8 e ^, G- W1-6损失函数9 z$ [; C4 o- ~# ~0 X
1-7softmax分类器, U: [5 w7 W0 W/ t
1-8课后讨论与答疑
% ]8 Y. G0 F: v) _( z' N8 _2-1梯度下降原理-
+ z0 h+ v8 I/ G. g# i* _* D+ z; [- c2-2学习率的作用-
) n& K K1 O" z7 q2-3反向传播-& M; l+ x5 m& b( W& }/ z' n/ M* _
2-4神经网络基础架构-
. d& k; @% [) O1 B2 a( Y2-5神经网络实例演示-6 @5 B( m6 T5 r
2-6正则化与激活函数3 A* C+ D' Z$ L1 q9 l
2-7drop-out
; v) t! e7 Q0 t. o, m- B2-8课后讨论
7 i& p* N* o' U5 k; t f0 h3-1tensorflow安装( l8 h; B5 C+ \5 o4 w( ?
3-2tensorflow基本套路8 y) |2 B. y$ W. t9 q9 \ O, O) L( f
3-3tensorflow常用操作
' a% x5 D7 M: d" D3-4tensorflow实现线性回归% [/ m8 ~6 c) d+ S, N5 T
3-5tensorflow实现手写字体+ l6 {& K! S$ k; L8 A/ ~: T& ?; ]
3-6参数初始化
8 t5 W7 V6 N/ E2 _8 H3-7迭代完成训练
: S- s" q. Y4 k2 z4 n; s3-8课后讨论
& K6 A) t2 f! G, _4 j4-1卷积体征提取
U, I$ N* o. M; @1 C X/ X0 Q4-2卷积计算流程/ A3 N' G/ I& ]8 a" ~
4-3卷积层计算参数4 t5 U# I; T: D5 E. J# U5 u
4-4池化层操作
: k. q' n9 e0 I0 a- n0 m4-5卷积网络整体架构, ^6 x' {- |- q- Y9 V
4-6经典网络架构9 ~$ h: n' P; d- n
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）& p6 |+ R2 {6 {" N, m4 r
5-2使用CNN训练mnist数0 i9 } p0 r/ G* ], z" s' `
5-3卷积与池化操作9 u% Y8 Q# p e- Q8 ^- J6 @1 O
5-4定义卷积网络计算流程
5 U" M% d& m+ h! P$ `5-5完成迭代训练' ^# y4 E+ d/ q7 Z* m
5-6验证码识别概述
: y6 l7 ]5 D6 P. e- v3 d( c5-7验证码识别流程- N+ I& S& H! I" r! E% K# `1 _5 K+ [1 V
6-1自然语言处理与深度学
: ~. A6 k) L. O( R$ S& O0 d6 a6-2语言模型) d% X, v T, ]& V1 R- Q
6-3神经网络模型, m0 g, K9 t; i+ X6 y7 z
6-4CBOW模型4 `$ P! o6 t& w* t4 Z! B! V0 A
6-5参数更新
3 o( g( o4 _; [- h6-6负采样模型" x, a5 \/ O5 y2 }
6-7案例：影评情感分类(数据( Y' X W/ W+ N
7-1基于词袋模型训练分类器$ {8 U! L' E2 A" j0 a" d
7-2准备word2vec输入数据
$ E. Y% P% b/ t/ t+ R7-3使用gensim构建word2
6 w. J/ x c' ~1 v7-4tfidf原理% P k D- L# I& ?
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)& N4 _! C# f1 {* F7 X
7-6GAN网络结构定义
& d) K; k6 H" e+ Q6 W( u# u, f7-7 Gan迭代生成
' X1 l; V- {0 G1 R( J: C7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）3 }6 I {& f/ p& l8 ?8 s8 {. q0 ^0 q0 y
7-9DCGAN网络细节
8 K( v0 k# t' r; w. n8-1 RNN网络架构9 M; U2 l, c- p
8-2LSTM网络架构
/ e4 s" R7 C: k" _8 O. E9 E8-3案例：使用LSTM进行情9 c5 ] _% x0 E) h H l
8-4情感数据集处理
1 S: l% Q5 Z$ U/ ]9 ?! b0 I8-5基于word2vec的LSTM模型, f4 {' Q7 @# t! A
8-6趣味网络串讲（数据代 Y- Z; b6 I7 o/ H$ N
8-7课后讨论版
# E/ O6 A, o, Y* {: |' I* U
. g( F$ g# k0 q) \0 b5 ?/ l. G! R9 L: R. `8 O4 j/ j
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