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6 f- M( S: u2 D, O7 t〖课程介绍〗/ z: y/ R$ D# `* |( i
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战* s# h" I! z# ~2 d' j
6 m0 N$ U1 j3 N6 O
〖课程目录〗
& a, \5 d4 n) L# T& W: C% G0 F d# S1-1课程概述与环境配置, @2 m* t4 D8 D7 q' b2 ^) |
1-2深度学习与人工智能概述' c6 I$ w! Y: S$ l* y, ^, @* K0 W4 R
1-3机器学习常规套路$ ]( r+ G! T% @1 D5 t+ B
1-4K近邻与交叉验证( K* W- v. C& J2 }# x) K; r
1-5得分函数, L: {9 s# L* x. T$ S" ^8 q. E- T
1-6损失函数6 T9 J& {8 o& L+ ^8 d
1-7softmax分类器
& Q6 o% C7 ]1 k1-8课后讨论与答疑
( P& p4 h$ I3 {- s( h2-1梯度下降原理-6 X: ?, T) v: D% O
2-2学习率的作用-" I+ e% H" I/ N
2-3反向传播-
( m3 n0 V4 {( c6 s2-4神经网络基础架构-
; j1 v- X4 [3 ~" F- o \$ n# V2-5神经网络实例演示-
% n; B% t' p, O* G2-6正则化与激活函数; q# ]7 W# m, A; H
2-7drop-out( H. e' J: P8 r) ~! f
2-8课后讨论 ^+ L" z% l2 m# v
3-1tensorflow安装, `. i) b$ `: c" Q
3-2tensorflow基本套路: H e9 {5 s& {4 ^
3-3tensorflow常用操作3 G5 [* l# {; t
3-4tensorflow实现线性回归- |- P2 u* T+ _# r2 Y: C( q/ \' A0 f
3-5tensorflow实现手写字体
$ \" ~# @: I5 I& u* S* w3-6参数初始化+ }4 V1 { F& V+ H7 E2 ]
3-7迭代完成训练& y7 ~/ l6 }! b% U% k$ E/ c! E
3-8课后讨论
, H9 M R# s6 `& r' T( @3 ?4-1卷积体征提取) D2 k' W0 `! l# ?
4-2卷积计算流程
" f- Q7 u0 k) Q1 A \4-3卷积层计算参数$ @' u) s3 p! N7 V
4-4池化层操作3 Y) y5 N0 }1 v9 n, @+ t
4-5卷积网络整体架构) R6 V; V) S# h+ ]
4-6经典网络架构0 ^0 g, }+ L$ M5 y
5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）8 g1 E3 l5 A) d% p2 f- ~
5-2使用CNN训练mnist数0 E3 z# M; [' V4 Z8 H3 L" \
5-3卷积与池化操作+ x/ ?$ N/ `3 v0 L. l
5-4定义卷积网络计算流程
7 U5 w) `5 D) k% i5-5完成迭代训练8 X' `" E7 T$ D4 z8 R+ w M, b
5-6验证码识别概述- H; A$ s- Y$ v3 Q/ ^ `
5-7验证码识别流程
5 b7 _/ d e& p6-1自然语言处理与深度学6 t( |: G" |$ Z8 F1 |. S3 O$ p
6-2语言模型# Y. u& @& y1 y- Z' M& C* }; u* k
6-3神经网络模型
( B9 ~+ y( A2 o# N6-4CBOW模型! Z. ?. K2 z2 x& |& |
6-5参数更新
2 h* }7 |/ ^/ V" O1 L$ K6-6负采样模型0 }3 D5 `- S n( _
6-7案例：影评情感分类(数据/ {! q# D. q5 o/ |# V9 M3 Q7 ~
7-1基于词袋模型训练分类器4 b4 w) \- ]6 H2 P" b7 Q( Q
7-2准备word2vec输入数据2 V2 i1 d6 [8 Z
7-3使用gensim构建word2* j& Y/ M; K3 Z- V u: y
7-4tfidf原理/ Q+ L% t' s, O& T
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)- W3 T2 C/ ^$ _( t* a. I+ m2 N% P
7-6GAN网络结构定义 {; {9 i; t* o! P! h% z
7-7 Gan迭代生成* t& k7 O( A( E, N# d8 {- {
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
- r m% A2 J7 j& {- v% E' T1 E7-9DCGAN网络细节
/ p) w& H0 n/ ^3 `: w% k2 s! F8-1 RNN网络架构6 _/ N" y" B/ p7 p
8-2LSTM网络架构7 o* g5 S4 `; @4 Z, c
8-3案例：使用LSTM进行情
& V' |; C" T" }: ?8-4情感数据集处理+ U" U- t6 P! G
8-5基于word2vec的LSTM模型
' n* i# V/ N! X8-6趣味网络串讲（数据代. B; {6 t5 X l3 S/ V$ |+ ]
8-7课后讨论版
' `6 x' o N- }1 ^) n+ f$ d3 A3 R. s/ P3 i1 ?6 \7 q! E- L
9 R5 l- P& C0 Z7 [* \8 _
〖下载地址〗
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' K% q: X4 }8 w0 D: R t〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 ?/ ~: `7 X0 ]7 R7 Y, J
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