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' a0 G& F+ D6 e& ~% h- u〖课程介绍〗
) P1 a2 j6 L# B \此课程讲解卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战
3 C3 o% V8 e) X' I; |) e7 [0 N# ]* Q1 g% W; d
〖课程目录〗
1 _% d7 y5 J1 A& P# M, T. e9 N" |1-1课程概述与环境配置! i" c. L% \: ]+ j) ^, v6 ?
1-2深度学习与人工智能概述 ]4 e$ U& ?# H
1-3机器学习常规套路9 M' `& d1 E6 V D4 k2 {, ]! v! L
1-4K近邻与交叉验证
4 i* G$ R6 @& g1-5得分函数
- s. G. F& `/ b6 a1-6损失函数
" l1 g, v: I8 r" s& g( U$ U1-7softmax分类器+ [: M5 P, c$ s) A' p) r
1-8课后讨论与答疑; J7 Z" X8 ~) B; ^! y. \
2-1梯度下降原理-& c' z% c3 X$ ?7 V, ?" v
2-2学习率的作用- ]* x" x9 A/ t% Y7 I
2-3反向传播-
1 J% W+ y# m4 z2-4神经网络基础架构-% h9 j$ J% c. A& ` A: H
2-5神经网络实例演示-5 U' o/ Y5 k; O. W2 m+ M/ z) }; V
2-6正则化与激活函数
4 f3 [- ? ? Z& Y3 V2-7drop-out0 n; T, J9 H# p& i) @+ E' @1 f, U
2-8课后讨论+ f; i9 q6 m; c5 Q* I- l1 h
3-1tensorflow安装* o& L! D4 c$ z. n+ f
3-2tensorflow基本套路# z* J! |- K; _) K; j2 \9 h
3-3tensorflow常用操作9 D1 l( F- {; q1 g) n
3-4tensorflow实现线性回归
$ ~: ?7 x) P$ Y! @6 l3-5tensorflow实现手写字体
0 N7 F/ f d3 d W0 U7 \3-6参数初始化9 }' Z& E! N! ^; e) |1 A `9 M
3-7迭代完成训练
$ K7 m- G& M7 E: z: g0 Z4 a3-8课后讨论" N5 m& C6 \ ~
4-1卷积体征提取
2 h% M4 R7 T' D) X7 X4-2卷积计算流程
" ?1 I) e* |' P N0 ]7 G4-3卷积层计算参数
% L; I- |& _% U0 c4-4池化层操作: i0 f5 Q; i3 H3 d# d, t
4-5卷积网络整体架构$ q2 s5 I* D% `' L- x; Z$ g& m
4-6经典网络架构
& J2 }4 ]; H0 G0 x2 B* N# q# _) Z5-1卷积网络复习（验证码数据代码下载--）
) u V% _8 S& I4 Y. g7 i( t5-2使用CNN训练mnist数
- b1 V' O2 Z1 `* S( t5 Z/ M5-3卷积与池化操作+ `: e" ~- \5 Q/ H
5-4定义卷积网络计算流程
$ t; E' Y$ v/ l( f6 v1 l5-5完成迭代训练 d3 L* Q, B* F: u0 ]
5-6验证码识别概述
. i, A2 T8 j$ [- N! ]5-7验证码识别流程8 @( e8 P5 l7 H |8 `+ A1 k) t% {
6-1自然语言处理与深度学$ {1 y) j+ g' w
6-2语言模型* ^& B' o9 ~" L
6-3神经网络模型
6 F: Y' B0 u5 e6-4CBOW模型) P q8 {! _/ E- t! @2 ?
6-5参数更新7 Q2 ?1 z3 O% U8 \" n
6-6负采样模型
9 `" g% E9 ^8 z. @1 U+ [9 F: P0 j6-7案例：影评情感分类(数据- q' J% Q0 A7 m! L3 n2 K& l7 E
7-1基于词袋模型训练分类器
& @6 S9 i4 H. P+ r7-2准备word2vec输入数据: M: F& {1 {+ e* g
7-3使用gensim构建word2/ P" P* n6 y, q9 C
7-4tfidf原理3 f$ W/ O5 F5 T' h# Q% Q
7-5对抗生成网络原理概述(GAN数据代码下载---)4 o2 N& S- b4 P4 b; z. L: ]6 H/ b* a6 ?
7-6GAN网络结构定义
h6 f8 E5 Q* i7 w2 P0 ?5 n" e7-7 Gan迭代生成% B& X0 c( T7 o# {" ]+ J* j
7-8DCGAN网络特性（DCGAN数据代码下载---）. V9 {6 j: p2 K5 C8 ^! U2 Q7 g
7-9DCGAN网络细节
, b6 K- M7 y h( K5 {( Q8-1 RNN网络架构
1 e0 q* c2 Y& N, f I' O- P4 V8-2LSTM网络架构
' i: k% E: l5 i) H& \4 [8-3案例：使用LSTM进行情
; v" R6 T1 M, \5 `3 h# W) b: r, g, P8-4情感数据集处理
w( `, B1 U) @6 F8-5基于word2vec的LSTM模型
4 n/ z& g# E7 U8-6趣味网络串讲（数据代+ o! v" a% o0 A2 c- ^5 h) a6 ]
8-7课后讨论版% z! \3 \2 R4 M! W$ ]% t5 B
0 \4 l. a- ^& D# v
a, h; @- k3 W7 y% b0 L8 L〖下载地址〗( p( w( V3 C X8 b# G6 f7 L5 Z& i1 A
; u; C+ h; {% i) J7 s〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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