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〖课程介绍〗
; f% v4 ?' ^+ B此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( F, T y& P2 N: k, I
% g5 C8 r; J* h/ w* ?, I$ d1 V〖课程目录〗0 D8 f9 X' Y4 H
1-1课程概述与环境配置
! V) Y2 O5 z5 J( I1-2深度学习与人工智能概述
: t r& t M% s& ?! l4 `: {& ^ ~1-3机器学习常规套路
$ U+ }' q; V1 J& R; D$ M \1-4K近邻与交叉验证: y; D' W5 `7 l5 \
1-5得分函数
0 b4 k7 R6 l% N1-6损失函数
& M. r: t2 L# q. K8 U1-7softmax分类器6 ?# h% f- u# L+ c. L+ J- R
1-8课后讨论与答疑
b+ F( Q) S5 @2-1梯度下降原理-: O, I# A5 {4 H
2-2学习率的作用-
# ?& C! r3 M$ [$ J. H6 X* J2-3反向传播-
! @0 T( r; ] q, r4 z" ], R2-4神经网络基础架构-
, r4 u+ E/ d9 e7 W0 [+ Q2-5神经网络实例演示-1 W2 Z3 M9 A" X4 _5 G
2-6正则化与激活函数. i3 l6 e# b9 s- y4 H1 H- {* V: S
2-7drop-out
9 X' Q. ]9 _% Y9 g/ \. n2-8课后讨论
# K4 ]; Z7 u% L0 L+ `) D) |3-1tensorflow安装5 V. L% q, P6 f9 j
3-2tensorflow基本套路
% b3 s8 ~0 D" ^$ r1 H3-3tensorflow常用操作" {, Z V0 D% P- [) W* k4 A
3-4tensorflow实现线性回归
E1 F1 J4 t" @# k9 E O1 e3-5tensorflow实现手写字体
6 ]2 ?! a9 s$ Z% L3-6参数初始化. M" g7 r" e. Y6 J- S v
3-7迭代完成训练
" v6 f. N) y9 o3-8课后讨论
& d& n% k3 m7 @, g* d, j, T$ K4-1卷积体征提取
' m* r4 Q8 I+ n& T1 r4-2卷积计算流程7 e0 I }* d4 ^5 d5 @
4-3卷积层计算参数
& z! Q% N8 i% y/ ^* n4 ?4-4池化层操作5 ^/ c6 V2 `- q7 ^. M! G! z+ q
4-5卷积网络整体架构( u4 ]4 O) K3 a, T0 {7 J6 Y7 C
4-6经典网络架构
3 I7 X; t7 B$ q' D4 v5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
* o1 B+ h4 \: X) K$ f5-2使用CNN训练mnist数# o b+ Y k ^8 |1 h* }: o' t
5-3卷积与池化操作
- {1 K+ }. X/ h! @5-4定义卷积网络计算流程% Y4 c3 ?8 _" d& l& V) ?( G$ ^
5-5完成迭代训练, P- J1 L) I) m" D6 I9 ~
5-6验证码识别概述
" L% u, a- e' q5-7验证码识别流程, s% Y1 \$ q4 E2 K; r) S& p* T$ w
6-1自然语言处理与深度学
" w, A; V. p% R6-2语言模型
9 |% I$ A6 Y' v* g6-3神经网络模型
7 i" ?# P* R% U$ Y8 X1 _- N7 B' j6-4CBOW模型0 w( x" [( ^2 x! t# B
6-5参数更新+ L4 K6 Q$ v4 S/ |% _
6-6负采样模型$ d4 U' r! A* P+ M0 C
6-7案例：影评情感分类(数据4 r9 ]% v/ M3 c% V( i1 {
7-1基于词袋模型训练分类器
7 Q4 ~0 ]' D' L: ~7 K. ~7-2准备word2vec输入数据
1 R0 _4 E" _" Z( y& k# Y* C9 ^$ o7-3使用gensim构建word2
/ @, ^7 K) N/ f' X9 ~7-4tfidf原理
# z1 \* p/ F+ O7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)( B. H5 V. L4 \" J: u6 f% {: X
7-6GAN网络结构定义/ |! O- X& J9 q! `
7-7 Gan迭代生成1 T0 G7 L" ~3 M a: H! i. N' ^
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
; x# I! y% R- x1 G7-9DCGAN网络细节/ u" y; o4 n. n: Z( o5 c) i4 ^
8-1 RNN网络架构. A3 @, `% |# s7 O( H1 C
8-2LSTM网络架构' I. r% k) E& d O3 Y0 l5 u' F
8-3案例：使用LSTM进行情
t1 Y; `- q- c( X' U8-4情感数据集处理
/ }' v/ X, Z; n) W5 I F8-5基于word2vec的LSTM模型
- G( r1 i. h, |8-6趣味网络串讲（数据代
% Z* }' S: H7 k5 i2 r4 X/ p8-7课后讨论版
1 r5 {+ ^# L. ]" V
% x1 f1 s0 i1 D6 g5 t4 i3 A& c# W/ A; y7 J$ N @4 H/ p; V* J
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