% l# p, H9 [3 A* p/ Y% K% G1 `* |0 w
: n+ p6 u. O7 I. t8 F9 ]( w* _〖课程介绍〗9 B0 F5 C3 m- w& v' H
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
8 F2 Z+ B1 B* x# [! e1 l, M R# H, ?8 `# T8 T- C& R( ^
〖课程目录〗
. @* I9 e- Q R; m1-1课程概述与环境配置% T# A6 W7 c8 d
1-2深度学习与人工智能概述
0 g4 O( }8 \) x: X0 E1 w1-3机器学习常规套路: c8 ]$ O! ~* b2 I9 ^! ^
1-4K近邻与交叉验证/ K6 t7 l/ m0 M Z2 ~
1-5得分函数1 E) l0 c/ x2 y/ v& A5 u( s
1-6损失函数
1 W7 @6 l9 j6 N- { O1-7softmax分类器
: u# m( ~/ i$ @4 D `1-8课后讨论与答疑( I7 ^! s( s4 c8 d- Y4 {- d
2-1梯度下降原理-
* {* o. s( A, o$ u9 @! I A7 n' t! r2-2学习率的作用-& x0 ]% `# u& U" P, w
2-3反向传播-
, c) ]* H% J+ V2-4神经网络基础架构-
5 n( q4 r! N) ^- P1 Y# \2-5神经网络实例演示-
2 x5 A# q3 O% }& D7 \- A2-6正则化与激活函数
" z* m0 Z+ k4 Z2-7drop-out* U u! f* R2 a; W
2-8课后讨论! t- [' _1 ]" ]% r/ E$ `
3-1tensorflow安装
* q$ f! e: ~) e. i5 L, L+ u, ]3-2tensorflow基本套路
% i6 [2 J8 ~& X% ^; }- x$ _3-3tensorflow常用操作
$ a6 |4 n* ^" q5 J0 e3-4tensorflow实现线性回归
6 T' \8 i0 ^: Q4 B W# W3-5tensorflow实现手写字体. w* X8 @7 w' l2 ^* |! c
3-6参数初始化
, |% A( b1 R: I% j/ T4 G3-7迭代完成训练( H8 T. d" Y }4 f
3-8课后讨论# f7 ?# q' {5 r2 ]- h
4-1卷积体征提取! o) Y/ X: N: Y3 V, a% i
4-2卷积计算流程& d+ N3 `. A- W7 y
4-3卷积层计算参数3 W. ? N) I E, u( i$ H: g
4-4池化层操作
* _* [2 P4 t: j% l" E9 h4-5卷积网络整体架构3 ?# t" \4 ]0 i. g
4-6经典网络架构
$ l8 w+ K" u. n4 ?4 ^% E5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
, O& T! o3 F) O3 \: d7 Y5-2使用CNN训练mnist数
# a5 D/ O! x0 g: u: a) p! }5-3卷积与池化操作
1 ~! y* s7 `- D6 F5-4定义卷积网络计算流程
( r- E- b5 B1 K' E: Z" `8 o5-5完成迭代训练
4 B2 p7 O \0 d; X. e5-6验证码识别概述# X% V& J6 ^& x+ h
5-7验证码识别流程5 Z/ R; b+ z' b
6-1自然语言处理与深度学
& Q+ W: Y* X& Q- P! |8 j( Y6-2语言模型
1 k+ y; B; t3 D( m% F$ e6-3神经网络模型
1 o0 O2 v6 z; R" L6-4CBOW模型
0 k! z/ x! u6 a( w; N0 w" m- C8 c6-5参数更新
- h+ ?0 [. J6 p) x. ?3 H5 Y6-6负采样模型' R/ K4 ^2 y' J" b! b
6-7案例：影评情感分类(数据' y- [3 W0 y [/ T: I
7-1基于词袋模型训练分类器
: W2 H! v% J! o2 L1 }5 \. u3 p' {! `7-2准备word2vec输入数据
9 {0 O$ K& ]( b, U4 O, m7-3使用gensim构建word2
+ Y* q T5 q4 U4 X: s4 T: R/ R; }7-4tfidf原理
" s1 D7 f# x3 j! @4 @) ~7 T7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
' R! Y% N6 l2 g6 ^: }7-6GAN网络结构定义6 F9 t" u, `2 C. m) X! {; c( A
7-7 Gan迭代生成
/ n& y! K+ N U# }7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）( ?$ }4 a. i1 _3 O, j0 W4 X& K
7-9DCGAN网络细节
5 }( _ s0 T _' ~; g6 s& [8-1 RNN网络架构
2 I f* b0 J* U- f0 k& l8-2LSTM网络架构9 O9 t) H! |, c/ J8 @0 r' g+ _
8-3案例：使用LSTM进行情7 \: s% H6 w; Q
8-4情感数据集处理
1 L1 {. v$ f. i. @& x3 l, M% ^8-5基于word2vec的LSTM模型9 O+ o+ N4 x& e$ t/ d% Q
8-6趣味网络串讲（数据代
9 J) r0 p5 u$ n# C8-7课后讨论版
+ S# U7 p2 r6 j$ t- U _& ?- {; v6 J1 |1 o3 w
. o8 r# m6 n: X" k* f' B
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