; D2 c0 R& `% y4 W
5 q. Z5 i r/ T/ K3 G Q, y
〖课程介绍〗3 x$ f4 `; A7 k& J% }7 S
此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
0 E% l0 V# e' l9 v2 _8 P+ W; N* s2 O9 U2 y
〖课程目录〗
$ Z% N% t: ]6 D2 }2 o1-1课程概述与环境配置
3 G+ m' \$ g6 O, m3 [) s1-2深度学习与人工智能概述
6 f. H# c1 o0 e. K! w; _$ Y1-3机器学习常规套路
% Q' a. y+ d( K% G+ X0 @/ C; [1-4K近邻与交叉验证
+ P& h, c" M: x1-5得分函数; _1 f2 \8 E l/ {) `+ g
1-6损失函数- I& p @8 j* k! A' Z' e. V1 _
1-7softmax分类器$ @" `& I- ~) E. j
1-8课后讨论与答疑3 T2 ?, ~& V/ m5 \9 U. G
2-1梯度下降原理-" t m9 d, R4 H$ h( {8 I
2-2学习率的作用-3 f" S: G( }. D( p/ N
2-3反向传播-+ M, B, J$ G6 d8 n6 f% O
2-4神经网络基础架构-
* o% h& E6 ^' p# c* l3 W* u' m6 u2-5神经网络实例演示-
, C5 E2 \! K2 J- t, k! g$ C% X5 P; H2-6正则化与激活函数! j" r z3 V8 A$ a7 r2 i
2-7drop-out3 B5 o8 @5 ?4 Y% k6 d. Y
2-8课后讨论$ S0 L3 J. A& t( d, J! Y
3-1tensorflow安装+ L0 {8 e4 n+ x# Q
3-2tensorflow基本套路
2 A6 [; w/ _& }! L7 S8 d) e3-3tensorflow常用操作+ F( J5 Y6 l8 I$ g4 S" |1 M
3-4tensorflow实现线性回归
. w) r* t; X8 u8 ]9 B3-5tensorflow实现手写字体 l% Q* B+ E+ m! i4 D
3-6参数初始化% u# Y# ^; ~8 Y+ B3 Y( B) R
3-7迭代完成训练8 x' N( B* o0 g) M
3-8课后讨论% X! B* ^# p, D- K' H
4-1卷积体征提取
( V& b5 p4 E' J: D6 [( H4-2卷积计算流程* G; p3 q. o& M6 G
4-3卷积层计算参数4 e) F) h) F8 ^
4-4池化层操作
2 y/ T4 o8 P. w0 R" N4-5卷积网络整体架构& r5 ]) J3 ~9 k" ^5 J# m
4-6经典网络架构
3 w7 v! b: }' N: D5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
u" n2 x. y- d) J" |) y. R5-2使用CNN训练mnist数" K% E% N0 L0 e& E+ Z" G! j, P
5-3卷积与池化操作2 ?1 c5 ?+ Q5 T- I
5-4定义卷积网络计算流程
0 F8 R/ d2 T+ t8 o* t# \3 t# C; P5-5完成迭代训练. [) B; t2 C3 ]' K
5-6验证码识别概述+ r) X$ |9 \' H! z* @) ^7 z
5-7验证码识别流程9 Z9 P* f6 z! t9 T$ g- x
6-1自然语言处理与深度学
& L7 Y0 k: s) c2 k& P3 Y6-2语言模型# b2 t- a: G" D6 @/ L+ k$ r3 G
6-3神经网络模型, q. Q7 g- ]6 b/ g) H* \$ [' x7 K" [
6-4CBOW模型
; z% p: V/ ? [# S0 L6-5参数更新: g) _" E% o, M1 k% ^) B! C' n
6-6负采样模型
) {# ?" P( K" D# H0 J2 K+ v3 @6-7案例：影评情感分类(数据0 V) K& o R' ?9 k
7-1基于词袋模型训练分类器
! K: A! x$ l$ |4 w7-2准备word2vec输入数据
# a1 K0 l- T5 [( N9 A7-3使用gensim构建word2
! D: |( z+ \2 A# u7-4tfidf原理
, y- L! [* f, @7 Q9 K7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)
* G% _/ g; s% m% k# L0 W7-6GAN网络结构定义2 g8 c9 N5 |* p) l2 j
7-7 Gan迭代生成, c+ o: b' T4 Q
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）
! R/ Y* T |- `! ?6 ^7-9DCGAN网络细节
' G& A5 A7 K4 {' I$ {8-1 RNN网络架构
4 d- n5 @( o! P% k! o1 l) H8-2LSTM网络架构
8 O H2 C$ X2 a% `8-3案例：使用LSTM进行情 c" o( ?- z1 U' i
8-4情感数据集处理
& K" `2 [( D7 L) ^$ @; }8-5基于word2vec的LSTM模型
# k6 \8 _6 r' A3 Y- ~4 k8-6趣味网络串讲（数据代
. X/ f4 k% _- f; E& C8-7课后讨论版; x6 x5 q V0 o7 n3 b5 n2 S
3 @+ i. ~- S& s; _& N
* o t% W( A; s4 |3 \+ g〖下载地址〗8 M4 t9 P: b$ ^- e* @0 {
* Y- r# O* \% ?7 \# u5 u〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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