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〖课程介绍〗$ D# y/ c% Q0 g
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战" {" w" e, r, f, b
( z# T F- E; y: [3 V! K: V〖课程目录〗) \6 C& H& ~7 ^9 A1 c
1-1课程概述与环境配置
j6 ~1 `! Z. O* P0 n1 c1-2深度学习与人工智能概述
' H( e/ x7 D+ V$ V- K$ Y$ h. D/ T1-3机器学习常规套路
- r' J) t0 f _5 J3 @1-4K近邻与交叉验证+ d7 c0 ^! r9 I, Z
1-5得分函数
! T) \, K: G' Y2 q3 e# \0 W1-6损失函数4 L8 C G4 M( T* P6 i, e$ s& x
1-7softmax分类器+ v! v- Z! C- G, S
1-8课后讨论与答疑% ^. U. N/ I7 Z$ P, S
2-1梯度下降原理-
1 N$ {4 w4 g$ I! g+ W: P0 Q9 {2-2学习率的作用-
5 C1 R- L( C* c! ^; f2-3反向传播-; w0 G6 ]. Z6 k% n8 K! p/ T
2-4神经网络基础架构-# E( `6 H; v& X% {9 q( A: X/ y
2-5神经网络实例演示-
0 Z2 Y- H0 G2 ]) g8 M5 v" Y5 O2-6正则化与激活函数
) d8 b4 K9 Z+ O3 b4 m& M! {* @2-7drop-out- V( D! c) q- j T3 R
2-8课后讨论
7 L, M* H! g, D, w8 d3-1tensorflow安装
@! u+ `7 \: ^( H! T/ K$ D; {: q3-2tensorflow基本套路; O" ?: ?) l2 A( E/ [
3-3tensorflow常用操作0 @( v3 p+ }' B4 g! H& [1 I( s7 X
3-4tensorflow实现线性回归
, m' a! h: }& w3-5tensorflow实现手写字体
J9 ?, ]1 o. P3 ?$ F5 r3-6参数初始化4 \3 g3 K1 v" g6 |) Q, C
3-7迭代完成训练4 }$ Z( E1 m3 V6 s! r
3-8课后讨论
+ A4 P: R6 z5 t. H" k* ]* f4-1卷积体征提取 C2 U/ R: [3 h+ Q9 T
4-2卷积计算流程- d+ A- D) q& z! W3 j. }/ z
4-3卷积层计算参数, Z' X( E+ o+ d
4-4池化层操作3 e- P/ n0 t2 W p! V! r4 i, b' V5 A
4-5卷积网络整体架构0 F$ l5 Z5 X* S6 n. H7 b" f
4-6经典网络架构
2 k( r4 D/ W# ~/ b q( W5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）7 W1 j! v2 F1 y( e3 c; D, ?" b
5-2使用CNN训练mnist数* b5 [* S/ @2 b$ e% x n/ J
5-3卷积与池化操作2 \+ f" W7 Z" D& ?/ l2 y
5-4定义卷积网络计算流程
1 d' C) S+ Y5 g5-5完成迭代训练
0 T4 ]" X9 G* U/ @( I+ D. x: x5-6验证码识别概述# E; m, C2 U/ h& A W. S- g* Q8 \
5-7验证码识别流程) P) A0 w0 h) |! s6 d/ z
6-1自然语言处理与深度学
) r7 ~% i( R- O7 f: p6-2语言模型
& ]# Q6 \4 [' Q% d9 l6-3神经网络模型: n, D* T! i2 w3 `: |
6-4CBOW模型
8 I$ E: f$ f2 \6 t$ E- a9 B; j. d1 ^6-5参数更新
2 r) T5 q0 l3 H# Q6-6负采样模型2 ^" t6 J9 Y5 {2 ]
6-7案例：影评情感分类(数据; {2 q* z' C9 j9 S9 S7 A' G
7-1基于词袋模型训练分类器
" ^/ u& S9 R/ q7 p$ v7-2准备word2vec输入数据; d. {4 X$ t% w& x( b- o! u
7-3使用gensim构建word2
! n1 G( u2 |% K7-4tfidf原理2 B9 [% p, @1 `
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)* h& R5 i& G+ ? B: \0 e9 @
7-6GAN网络结构定义
# I9 x: ?! [6 L- A c& [7-7 Gan迭代生成% N9 `# J# Y K
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）0 _ a1 c% o$ Z- Q
7-9DCGAN网络细节9 l7 O" z- q- V
8-1 RNN网络架构
3 p0 n( R7 q9 F9 N8-2LSTM网络架构, x" Y7 i. T1 j! ~: X- j
8-3案例：使用LSTM进行情
- a" O2 P1 z# T" z4 r' ]8-4情感数据集处理
8 M( H) O: o$ G! g* e8-5基于word2vec的LSTM模型
0 u" `1 B: G0 C. W. k" B3 U8-6趣味网络串讲（数据代) h; B* X9 ^- \3 }8 `
8-7课后讨论版" s5 P1 y1 y$ C2 M" E
$ l2 Q( k5 q" l& O
6 o: P i8 }$ X. {
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