0 N% n3 `& b+ T3 G( ]8 I: w
( _& F. |/ L( C〖课程介绍〗4 H7 \2 V# I7 k" M7 h3 Y/ D* 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
# M3 s3 M5 Q) X* N1 I5 b
8 e- M' A7 @8 m Z. Z; n3 J6 t8 j〖课程目录〗6 l% K7 Z+ M: E, u+ z
1-1课程概述与环境配置
; M1 D( p1 Z/ d# ]% T& a1-2深度学习与人工智能概述; A: M: h Z, U& y( m
1-3机器学习常规套路
" F0 v7 q1 b; M1 S1-4K近邻与交叉验证: E- f: {: Y+ X) r4 G) t) n/ t' `; o
1-5得分函数
8 z' l/ n2 ~# t) p' `' v; K: z1-6损失函数* t$ J0 Z6 ~2 g
1-7softmax分类器4 F: W7 y; o) `9 I
1-8课后讨论与答疑% M @3 i, {8 V% q$ M+ |
2-1梯度下降原理-2 O8 Z0 I( I, {( Y! R
2-2学习率的作用-
6 `4 X& y6 E5 S# k E2-3反向传播-4 z. V7 B( L* p" C- @9 S5 x
2-4神经网络基础架构-
* F5 Q/ }6 r3 N5 ?2-5神经网络实例演示-! q( l8 L# {- K# Z) c9 p- L+ u
2-6正则化与激活函数+ c% m/ O* ]2 V7 v. p) Q# U
2-7drop-out. x% m; n4 \7 K, n3 U0 u# K& }
2-8课后讨论
6 e ]) r8 }2 Q$ V7 J/ i1 _3-1tensorflow安装
$ w( @! `3 P0 w$ G3 \; U' e3-2tensorflow基本套路6 S7 g) ]' `; B5 D- i! N
3-3tensorflow常用操作8 i' x& }* H6 |
3-4tensorflow实现线性回归
4 M- |: L; a- }( D: S3-5tensorflow实现手写字体
3 |% T3 x5 V4 ^* C3-6参数初始化2 r: N* s2 n1 Z8 i0 O; K
3-7迭代完成训练
) h9 J* r E. {. |1 z3-8课后讨论
8 X, F! A! I# X+ f+ A. u4-1卷积体征提取7 i6 U( m/ k7 C0 e' M/ E( |0 u
4-2卷积计算流程, d8 A- @+ J# H3 |
4-3卷积层计算参数& A. Q& L' G" ]; R
4-4池化层操作
: M$ y: r0 L* G( [5 t+ X& W! c& j/ d4-5卷积网络整体架构$ t( R8 Z; [- N5 K7 {
4-6经典网络架构& D/ \' O2 x* D
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）9 A4 y1 k+ k. N5 G9 |. \! w7 d$ h
5-2使用CNN训练mnist数' w. F* _! Y5 o! O5 q0 R# q8 f
5-3卷积与池化操作
3 ^1 ^; C& L% _8 L9 U5-4定义卷积网络计算流程8 ]% ` e6 {3 e
5-5完成迭代训练
6 f! j% K4 p) w* w% l5-6验证码识别概述
) n+ t2 z+ {5 M( K! h5-7验证码识别流程4 v! O" G$ x1 U Z* N- L+ ?
6-1自然语言处理与深度学
' v' ^& U( w# k( U+ ?6-2语言模型- _0 t% w* ^; N4 v5 Z0 j% w
6-3神经网络模型
3 N+ i' x! b$ L% N' ~! B5 E4 i6-4CBOW模型
- ?9 u0 I) ~0 U, w5 V6-5参数更新
1 t) ~5 P8 |. g0 d6-6负采样模型. i; O/ b7 |! Q) j
6-7案例：影评情感分类(数据
7 i/ e! H% j f9 g7-1基于词袋模型训练分类器
" }! G7 [! j6 k S1 }! G, j7-2准备word2vec输入数据* m; f3 t- Q c& z% [. i2 S! O
7-3使用gensim构建word2
# y+ h# e9 z% ~4 ?+ F1 O0 s$ p* j" Q7-4tfidf原理
" B7 E* z }( T. P6 ~+ D. D7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* j" l4 C. L! |; P; ?
7-6GAN网络结构定义
9 U( G4 B. G" p9 \2 n! U" j7-7 Gan迭代生成
4 ?/ o7 A3 {: _: _, a( f" i& {7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
5 b0 G" I( y" k: [4 t# }9 k7-9DCGAN网络细节( F" {+ u# Z8 Z; n* ^
8-1 RNN网络架构8 D8 A5 p, s3 \& r
8-2LSTM网络架构0 t3 y6 p& D0 O% J
8-3案例：使用LSTM进行情6 b, `8 v* P9 W! ` {& _; H2 {
8-4情感数据集处理* _( z2 p. `$ F) i6 {
8-5基于word2vec的LSTM模型
% x' w. w" @9 K2 v$ T, l9 [, {8-6趣味网络串讲（数据代% z* C- f7 E4 r# Q6 o# m) J
8-7课后讨论版9 u0 L5 v4 l; U! _
' N. j/ M% P1 h; I8 d
$ t! @2 U' J7 G6 ]
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