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: g0 u- _2 @+ |〖课程介绍〗# V" W# x7 N$ I7 d
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战+ E. f# T& [$ n6 t& x& Z
- ~' F% j2 N, p; p' x
〖课程目录〗
' |0 X0 A( X A1 z1 {1-1课程概述与环境配置7 O4 ?: ^+ x" h# d
1-2深度学习与人工智能概述
0 ?1 N# v0 u9 ~0 t% O8 ]. V9 s. `1-3机器学习常规套路, |8 o/ t0 v$ F1 } t5 R
1-4K近邻与交叉验证! A( ?: w6 o; b; o8 Z
1-5得分函数3 R( h, T* w2 g) u \) W
1-6损失函数
& j% D0 V/ G* |# [! }+ T4 D; @1-7softmax分类器
; E' S+ U! f% t* b' o6 ]% g1-8课后讨论与答疑
3 H8 ^1 C& C2 q7 }2-1梯度下降原理-% }7 D6 P) r ~% U j
2-2学习率的作用-, t+ p2 L7 h, E8 f
2-3反向传播-
: ]2 }4 o- U3 V( L- M3 u2-4神经网络基础架构-) p$ \# ?& F" P% i; k j# y. P
2-5神经网络实例演示-1 O6 z3 Y) H0 R: t) y1 G
2-6正则化与激活函数# `( T" a2 h* j. n6 ~ l- J7 i
2-7drop-out" [$ G8 p1 @! L. V: H; j
2-8课后讨论9 a6 F" [9 ^9 A$ z, h, g6 u4 M
3-1tensorflow安装
- f% \6 J% S) A) g, m( o) X3-2tensorflow基本套路2 c9 l! n& k8 g {5 r$ k0 {* w
3-3tensorflow常用操作5 h6 v1 S7 ~1 d8 Y# r+ Y, L
3-4tensorflow实现线性回归6 h; E% }9 e# v$ K1 e. z
3-5tensorflow实现手写字体
& Z0 X$ i4 K: _/ ^3-6参数初始化
5 M- b) s& p* X9 c1 t3-7迭代完成训练( b6 V/ J5 ]. @. t @* ^
3-8课后讨论: x' j' n/ T0 F/ `2 R) N
4-1卷积体征提取% z5 O) j# |; S+ ?; z" _5 O
4-2卷积计算流程# B( H: A- E2 N6 A, [7 J9 A7 U8 c
4-3卷积层计算参数
( Z% Y: i* U; i% g, }3 j4-4池化层操作# p* |( _0 l6 [4 W8 N- e
4-5卷积网络整体架构
# W0 M0 I* o8 V4-6经典网络架构
# \- v, q: w9 _ C5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）; ]7 n- b+ k: l6 D
5-2使用CNN训练mnist数7 m+ k5 k$ M7 J8 w& M. N
5-3卷积与池化操作
( c8 r |0 ~$ F+ w/ n5 f$ E" A5-4定义卷积网络计算流程
, ?& Y+ j! a0 ]/ E5-5完成迭代训练- b. Y# w' ?1 b4 F' c
5-6验证码识别概述4 \9 J/ e2 ~3 z8 l
5-7验证码识别流程
5 {& `% x" s4 x! ` w1 i6-1自然语言处理与深度学
x3 T' I) F' N$ _. s6-2语言模型
8 o4 U! Y j: Z7 _0 C4 Z6-3神经网络模型
4 l5 C. k1 `0 k) v% M6 H- S. I+ X6-4CBOW模型& i# \1 N2 V! D4 |
6-5参数更新
( a6 q" |7 ~' A! R6 p' y; d: q. R6-6负采样模型; I8 m7 p1 S; H; H+ `$ {1 H
6-7案例：影评情感分类(数据
$ i& J" ?6 S5 n6 M i7-1基于词袋模型训练分类器6 @3 l" ? Z8 n" N M9 [
7-2准备word2vec输入数据
9 A6 G/ H' g+ w c( H' H7-3使用gensim构建word2
& U" x3 H6 N# r3 Q7-4tfidf原理2 j9 q6 h) \3 ]. Y8 Y' u
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
1 {7 x& }; J5 [+ n+ l7-6GAN网络结构定义( P( B0 i7 x. ?, ?- L( s
7-7 Gan迭代生成4 V3 ?0 K" x6 D J3 k9 S
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
" ]* F6 L. \/ I3 ?2 K0 {8 x7-9DCGAN网络细节0 I; `# e' Y. k6 o4 S
8-1 RNN网络架构2 {# r6 ~& y. {9 h
8-2LSTM网络架构
; D( C, v7 t7 x i7 U) l1 L* I+ ?7 X8-3案例：使用LSTM进行情
+ T1 M" |+ m3 Y; y8-4情感数据集处理
3 a0 \4 ]. V/ d! o4 Q8-5基于word2vec的LSTM模型& w& r- E" r3 Y
8-6趣味网络串讲（数据代 ?! {$ G9 {0 [0 \. ^7 [ a
8-7课后讨论版
, k- E. A3 [6 k( v, v9 p- d) C' [5 O
4 C; t- g1 S! y% S
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