Q8 H# c( R, V% H1 m
8 l/ r& }, Q# P& }5 h〖课程介绍〗
, [8 x) y [7 Q此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战( L/ l/ h. i& D* @. z5 D
% F4 f, t- O! k+ U# x, M0 F! x〖课程目录〗 O7 x% \$ g% e; w! ?9 l4 h1 E
1-1课程概述与环境配置
d( J5 H5 N& K+ S1-2深度学习与人工智能概述
% m; L# e4 w& d+ \1-3机器学习常规套路0 t; _1 n0 O3 r. G+ c4 X
1-4K近邻与交叉验证
}$ Y2 J" X- V2 H1 V5 _1-5得分函数
' [; E- [( h2 [1 H& q; t) F1-6损失函数
: V+ s( p! D4 V1-7softmax分类器
/ k6 w, n* f) C) D. ~+ s; H' B1-8课后讨论与答疑# v* D5 o! \% h9 e
2-1梯度下降原理-3 N$ C d& u$ t
2-2学习率的作用-
: W* ~* [: r/ P9 F9 z) }2-3反向传播-
; |' T4 b& U1 w! S9 d2-4神经网络基础架构-5 k" W$ c( @) M5 ]
2-5神经网络实例演示-
; q* u l9 ^% D( | i5 c2-6正则化与激活函数
' @! S: }- r0 @- _0 n# p2 n$ T6 Q2-7drop-out
8 c% K: l* f" m6 F8 N/ ~' j- ~2-8课后讨论
0 W# U% S; D5 a7 ]' q" p% F# P3-1tensorflow安装
+ T- M2 H7 j$ ~, i3-2tensorflow基本套路
! F Q, U0 X' `& Z3-3tensorflow常用操作
; F3 _- k$ a( o3-4tensorflow实现线性回归
) p9 G* ^, O- m& y, d' c3-5tensorflow实现手写字体
" ?0 ? _( A; Z% z; O' U% {3-6参数初始化
8 E) V0 |9 c, I5 N3-7迭代完成训练8 F& K7 f' E- U1 y% P; x
3-8课后讨论
6 U6 Q% \7 L" P; [2 D1 N4-1卷积体征提取
m% g& I* a8 W6 e/ ?% s3 X' k4-2卷积计算流程
* a( q1 V4 ~0 U2 j# k' f4-3卷积层计算参数
* X6 C; S B e, [) t, R; g, f4-4池化层操作; N5 X0 B; S8 N. c. F- w4 [
4-5卷积网络整体架构. O8 x' a) T2 e9 [$ N
4-6经典网络架构& u8 C, d1 O l3 t
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）2 W) Q. c' I0 T- ^$ q
5-2使用CNN训练mnist数& v. ?" y* @% T& v% `* @
5-3卷积与池化操作$ b$ Z2 p9 w" l$ ^% @9 [+ _
5-4定义卷积网络计算流程/ j! J5 v1 N$ W% ~& L/ w _
5-5完成迭代训练
& S4 D0 {' U: [4 l$ u. m5-6验证码识别概述
: P: v5 c" X. {+ V. E3 `! T( g2 W' f5-7验证码识别流程# J9 r5 t+ k8 a4 U9 b: U. M
6-1自然语言处理与深度学
# y7 N6 o: l. \" Q, k5 s6-2语言模型
$ N9 M3 ^$ M: w4 P6-3神经网络模型
* U+ {& ~( F& @2 ^% p5 P0 \6 @6-4CBOW模型
0 U5 h5 j0 ]& y$ t6-5参数更新6 a* ^! R7 U: k: I7 m8 D2 C6 F' }2 t, b
6-6负采样模型9 a: U. u6 H( R) A- H
6-7案例：影评情感分类(数据
5 y2 M& }$ E$ ~ ^0 h0 H0 b7-1基于词袋模型训练分类器$ {% w2 ?2 [/ Q; V8 o$ |
7-2准备word2vec输入数据
1 b- \0 ]0 V+ e# b1 r# ]2 f7-3使用gensim构建word2+ g. a3 S- k0 r3 Q
7-4tfidf原理% Y/ }- m {. ~# q$ ^
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
) Z, A: j# U) g" i( w9 e! X S% S& h7-6GAN网络结构定义 h, Z6 {4 j! r9 ~: ^& i$ m/ X2 T. l
7-7 Gan迭代生成
* R* U% {7 L. u8 x* t! j, J5 R7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）+ r9 O+ v }. `& S- u5 t% w
7-9DCGAN网络细节
/ A( ], T" j( s1 ?8-1 RNN网络架构9 ~8 F# |/ I4 I! r9 E# C& Q" |
8-2LSTM网络架构
' U' @, c% M8 a' i) M8-3案例：使用LSTM进行情4 j5 n1 ] P. v2 s
8-4情感数据集处理
8 Y+ X! _ @; V1 L7 J* R; I% U9 i0 F8-5基于word2vec的LSTM模型3 k: ` q! X% V4 Z% u1 e
8-6趣味网络串讲（数据代
0 P, ^4 V1 l; j/ ]/ n3 X8-7课后讨论版0 y, Z) P1 m* W+ B* H0 i$ K- T
, z7 j/ F$ W1 a4 f$ {
# v# m8 @) B! g2 `" ^9 m5 x1 u〖下载地址〗! d4 m! T9 h8 L& ? Q
5 i3 b" H8 J" D2 h2 ]( W〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗; h# ^$ M: `2 ^. f' _; f1 L. n
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